RL-এর বাস্তব ব্যবহার ও সীমাবদ্ধতা

RL sequential decision problem-এ useful, যেখানে একটি action future state ও future reward-কে প্রভাবিত করে। সম্ভাব্য use case:

• robotics ও game playing;

• recommendation বা ad selection-এর কিছু sequential setting;

• resource allocation;

• traffic signal control;

• dynamic control problem।

তবে সব problem-এ RL প্রয়োজন হয় না। Reliable simulator বা safe interaction না থাকলে training expensive ও risky হতে পারে। Reward design, sample efficiency এবং offline evaluation-ও challenging। অনেক ক্ষেত্রে supervised learning বা rules বেশি simple এবং practical solution।

RL তখনই উপযুক্ত, যখন decision sequential, action future outcome বদলায় এবং meaningful reward feedback পাওয়া যায়। শুধু problem complex বলেই RL ব্যবহার করা উচিত নয়।