Reinforcement Learning
Sistemi che imparano dalle conseguenze.
Quando il problema non ha un'etichetta ma un obiettivo — ridurre i ritardi, massimizzare il throughput, intercettare comportamenti anomali che evolvono — un agente di reinforcement learning impara la politica migliore interagendo con dati e simulazioni, e continua a imparare in produzione.
In pratica
Formulazione del problema
Stati, azioni, ricompensa: traduciamo l'obiettivo di business in un problema di decisione sequenziale, con vincoli espliciti su ciò che l'agente non deve fare.
Simulazione prima, realtà poi
Addestriamo in ambienti simulati costruiti sui dati storici, poi passiamo al mondo reale con apprendimento continuo e limiti di sicurezza.
Allenamento continuo
Pipeline che aggiornano la policy con i nuovi dati, valutano il drift e mantengono sempre una versione stabile a cui tornare.
Spiegabilità operativa
Dashboard che mostrano perché l'agente segnala o decide: indispensabile per chi deve fidarsi del sistema ogni giorno.
Stack e tecnologie
- PyTorch
- Gymnasium
- Python
- NVIDIA GPU
- NumPy
Progetto
In GA.IAAnomalie nelle spedizioni, dentro GA.IA
In GA.IA, il nostro motore per la supply chain, un agente di reinforcement learning individua le anomalie nelle spedizioni e si allena in continuo sui dati reali: impara i pattern normali di consegna, segnala gli scostamenti e si adatta quando il contesto cambia.
Scopri GA.IA →- Dove
- GA.IA · modulo spedizioni
- Cosa
- rilevamento anomalie
- Come
- allenamento continuo su dati reali
- Stack
- PyTorch
Come lavoriamo
Quattro passi, sempre gli stessi
- 01
Definizione di stati, azioni e ricompensa con il team operativo
- 02
Ambiente di simulazione dai dati storici, addestramento offline
- 03
Rilascio controllato con limiti di sicurezza e monitoraggio
- 04
Apprendimento continuo e revisione periodica della policy
Domande frequenti
Quando ha senso il reinforcement learning?
Quando le decisioni sono sequenziali e l'effetto si vede nel tempo — scheduling, allocazione, pricing, controllo — o quando le anomalie evolvono e un modello statico invecchia in fretta. Per problemi con etichette chiare restano preferibili i modelli supervisionati.
È rischioso in produzione?
Lo gestiamo con simulazione, limiti espliciti alle azioni, rilascio graduale e una policy stabile sempre pronta al rollback.
Competenze collegate
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