Deep Reinforcement Learning (DRL) este un domeniu al inteligenței artificiale care combină învățarea prin întărire clasică cu rețelele neuronale profunde. Acesta presupune antrenarea unui agent pentru a lua decizii secvențiale într-un mediu complex, unde scopul este maximizarea unei recompense cumulative. DRL se distinge de alte metode de învățare automată prin faptul că nu folosește exemple cu răspunsuri corecte, ci învață prin încercare și eroare, interacționând cu mediul. Această abordare permite rezolvarea unor probleme cu spații de stări și acțiuni foarte mari sau continue, unde metodele tradiționale nu sunt eficiente.
Cazuri de utilizare și exemple
DRL este folosit în controlul roboților (manipulare de obiecte, locomoție), jocuri video (AlphaGo, Dota 2), managementul portofoliilor financiare, optimizarea rețelelor de comunicații, gestionarea energetică a clădirilor inteligente și proiectarea strategiilor pentru vehicule autonome.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Printre principalele instrumente DRL se numără TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines și Keras-RL. Aceste librării oferă implementări gata de utilizare pentru algoritmi precum DQN, PPO, A3C, DDPG sau SAC, facilitând proiectarea, instruirea și evaluarea agenților în medii simulate sau reale.
Dezvoltări recente și tendințe
Cercetările recente vizează creșterea stabilității învățării, generalizarea către medii necunoscute și reducerea necesarului de date pentru antrenament. Integrarea DRL cu învățarea prin imitație, meta-învățarea și învățarea multi-agent deschide noi perspective, la fel ca și aplicarea în medii reale complexe și dinamice. Tendințele includ eficientizarea resurselor computaționale și democratizarea accesului prin platforme open source.