DeepRL (deep reinforcement learning) reprezintă o ramură a inteligenței artificiale care combină învățarea profundă (deep learning) cu învățarea prin consolidare (reinforcement learning). Această abordare permite agenților artificiali să învețe să ia decizii secvențiale în medii complexe, maximizând recompensa cumulativă prin intermediul rețelelor neuronale profunde capabile să proceseze volume mari de date neorganizate. DeepRL se diferențiază de alte tehnologii prin faptul că permite învățarea directă pe baza datelor brute (imagini, sunete, texte etc.), fără inginerie manuală a caracteristicilor, iar strategiile se adaptează pe baza experienței și a încercărilor repetate.
Cazuri de utilizare și exemple
DeepRL este utilizat în controlul roboților, jocuri video, managementul resurselor în centrele de date, optimizarea portofoliilor financiare și automatizarea conducerii autonome. De exemplu, agenții DeepRL au depășit performanța umană în jocuri precum Atari sau Go (AlphaGo). În robotică, DeepRL ajută la învățarea unor sarcini complexe precum manipularea obiectelor sau navigarea în medii incerte.
Principalele instrumente software, librării, framework-uri
Instrumentele majore pentru DeepRL includ TensorFlow, PyTorch și librării specializate precum Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL și TF-Agents. Pentru simulare, se folosesc frecvent OpenAI Gym, DeepMind Lab și Unity ML-Agents.
Ultimele evoluții și tendințe
Cercetările recente se concentrează pe îmbunătățirea eficienței de eșantionare, robusteței agenților, transferului de cunoștințe și generalizării la noi medii. Modelele hibride care combină DeepRL cu învățarea supervizată sau nesupervizată devin tot mai populare, la fel ca și utilizarea modelelor preantrenate de mari dimensiuni. DeepRL se îndreaptă spre aplicații industriale la scară largă, susținut de creșterea puterii de calcul și integrarea în sisteme autonome reale.