强化学习–生态系统创业分析
强化学习是人工智能（AI）的下一场革命。作为适用于动态环境的基于反馈的基于代理的学习技术堆栈，强化学习方法利用自我学习功能和多代理潜力来解决其他AI技术无法解决的问题。相反，其他机器学习，人工智能技术（如监督学习和无监督学习）仅限于在给定时间处理一项任务。
随着人工智能（AGI）的到来，强化学习对于解决其他挑战（例如跨不同生态系统的智能应用程序的多任务处理）变得至关重要。该技术似乎将推动AGI技术的采用，各公司将通过利用强化学习技术来保证其AGI路线图的未来。
本报告对专注于跨行业强化学习技术的初创公司进行了分析。
创业生态
我们描述了基于主体的学习方法的重要性以及与强化学习相关的核心概念。本节包括机器学习技术的比较，以及诸如模仿学习，AGI以及基于模型和无模型的强化学习算法等主题的概述。此外，我们概述了强化学习技术如何在开发下一代解决方案时如何帮助应对各个行业的当前挑战。
该报告对在汽车，零售，工业，金融服务，机器人技术，医疗保健，物联网，食品工业等关键领域利用强化学习算法的初创企业进行了分析。我们涵盖了39家初创公司，其中详细报道了一些著名的初创公司，例如Osaro，Kindred，Micropsi Industries，Wayve，Cerebri AI和OpenAI。
对这些创业公司的分析是基于其技术，产品，专利活动和未来前景进行的。此外，报告的范围涵盖了其他初创公司的概述，其中包括潜在的逻辑，NeuDax，Nnaisense PerimeterX，Deeplite和Context Scout，它们正在利用强化学习算法。
报告中涵盖的初创企业
1. Osaro
2. OpenAI
3. Acutronic Robotics
4. Wayve
5. Kindred
6. Prowler.io
7. Cerebri AI
8. Micropsi Industries
9. CogitAI
10. InstaDeep
11. Latent Logic
12. NeuDax
13. Ascent Robotics
14. Context Scout
15. Wasteless
16. Insilico Medicine
17. ProteinQure
18. Evo.Do
19. Remi
20. Optimal
21. AiGent-Tech
22. Learnable AI
23. HiHedge
24. Covariant.AI
25. AIdentify
26. Nnaisense
27. PerimeterX
28. Incelligent
29. Cogent Labs
30. Pricemoov
31. Dataone
32. Intelligent Layer
33. Kinta AI
34. Omina Technologies
35. Deeplite
36. Free Machines
37. Dorabot
38. Applied Brain Research
39. Neurocat
重要见解：
–强化学习是一项用于未来跨行业自主应用所需的自学习，自优化和其他自驾功能的主要技术。
–汽车，零售，电子商务和机器人技术挤满了开发强化学习技术的初创公司。
–强化学习可以解决针对5级自治的自动驾驶汽车中动态决策的要求。
–其他探索强化学习的领域是医疗保健，金融服务，食品工业，制造业，教育和电信。
–在机器人解决方案中提供强化学习技术的初创公司将重点放在机器人即服务业务模型上。
解决的关键问题：
–与其他机器学习模型相比，强化学习算法具有哪些优势？
–强化学习的基本概念是什么？
–强化学习如何解决不同部门和新兴应用的技术要求？
–强化学习的初创生态系统的性质和规模是什么，它如何改变传统人工智能的格局？
–新公司的目标行业和应用领域是什么？
–跨行业的强化学习型初创企业的技术，未来路线图，合作伙伴关系活动，局限性和提供的产品是什么？
–不同行业细分为企业利用强化学习解决方案的潜在合作机会是什么？