Reinforcement learning (RL, versterkend leren) is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij een agent leert om sequentiële beslissingen te nemen door interactie met een omgeving. De agent ontvangt beloningen of straffen op basis van zijn acties en past zijn strategie (of beleid) aan om de cumulatieve beloning op lange termijn te maximaliseren. In tegenstelling tot supervised learning, waarbij de juiste antwoorden bekend zijn, moet de agent bij RL zelf ontdekken welke reeks acties tot succes leidt, vaak via trial-and-error.
Toepassingen en praktijkvoorbeelden
Reinforcement learning wordt toegepast in robotica (objectmanipulatie of navigatie), spellen (zoals schaken of Go, waarin agenten menselijke grootmeesters verslaan), optimalisatie van logistieke of energiesystemen, financieel portefeuillebeheer en het personaliseren van aanbevelingen op digitale platforms.
Zo kan een recommendatiesysteem met RL zijn suggesties optimaliseren op basis van gebruikersreacties om engagement te maximaliseren. In de robotica kan een robotarm leren verschillende objecten vast te pakken en ontvangt hiervoor een beloning bij succes.
Belangrijkste software, libraries en frameworks
Belangrijke libraries zijn OpenAI Gym (simulatieomgevingen voor RL), Stable Baselines3 (standaardalgoritmes), Ray RLlib (grootschalige gedistribueerde training), TensorFlow Agents, Keras-RL en Dopamine (door Google).
Deze tools bieden omgevingen, algoritmes en interfaces die onderzoek, prototyping en implementatie van RL-oplossingen in industriële en geavanceerde onderzoekscontexten vergemakkelijken.
Recente ontwikkelingen en trends
RL maakt snelle vooruitgang met modelgebaseerde benaderingen, integratie met deep learning (deep RL), en de combinatie met imitatie-leertechnieken. Recente ontwikkelingen richten zich op robuustheid, trainingsefficiëntie, generalisatie naar diverse omgevingen en het verminderen van databehoefte via simulaties.
Trends zijn onder meer toepassingen in complexe autonome systemen (voertuigen, drones), industriële automatisering en de integratie met andere AI-paradigma's voor meer adaptieve en betrouwbare agenten.