DeepRL staat voor deep reinforcement learning, een tak van kunstmatige intelligentie die deep learning combineert met reinforcement learning. Deze benadering stelt kunstmatige agenten in staat om sequentiële beslissingen te leren nemen in complexe omgevingen, waarbij een cumulatieve beloning wordt gemaximaliseerd met behulp van diepe neurale netwerken die grote hoeveelheden ongestructureerde data verwerken. DeepRL onderscheidt zich doordat het direct leert van ruwe data (beelden, geluid, tekst enzovoort) zonder handmatige feature engineering, en strategieën aanpast op basis van ervaring en trial-and-error.
Toepassingsgebieden en voorbeelden
DeepRL wordt gebruikt in robotbesturing, videogames, resource management in datacenters, financiële portefeuille-optimalisatie en autonome voertuigen. DeepRL-agenten hebben bijvoorbeeld mensen verslagen in spellen als Atari en Go (AlphaGo). In de robotica maakt DeepRL het mogelijk om complexe taken als objectmanipulatie of navigatie in onzekere omgevingen te leren.
Belangrijkste softwaretools, libraries en frameworks
Belangrijke tools voor DeepRL zijn onder andere TensorFlow, PyTorch en gespecialiseerde libraries zoals Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL en TF-Agents. Voor simulatie worden OpenAI Gym, DeepMind Lab en Unity ML-Agents veel gebruikt.
Recente ontwikkelingen en trends
Recente ontwikkelingen richten zich op verbetering van sample efficiency, robuustheid van agenten, transfer learning en generalisatie naar nieuwe omgevingen. Hybride modellen die DeepRL combineren met supervised of unsupervised learning worden steeds populairder, net als het gebruik van grote voorgetrainde modellen. DeepRL beweegt richting grootschalige industriële toepassingen, mede mogelijk gemaakt door toegenomen rekenkracht en integratie in echte autonome systemen.