Derin Pekiştirmeli Öğrenme (Deep Reinforcement Learning, DRL), klasik pekiştirmeli öğrenme ile derin sinir ağlarını birleştiren bir yapay zeka alanıdır. Bir ajanın, karmaşık ortamlarda ardışık kararlar almayı ve toplam ödülü maksimize etmeyi öğrenmesini içerir. DRL, diğer makine öğrenimi yöntemlerinden, doğru çıktı örnekleriyle denetimli olmaması ve ajanın çevresiyle etkileşimde bulunarak deneme-yanılma yoluyla öğrenmesiyle ayrılır. Bu yöntem, geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı çok büyük veya sürekli durum ve eylem alanlarına sahip problemlerde çözüm sunar.
Kullanım alanları ve örnekler
DRL, robot kontrolü (nesne manipülasyonu, hareket), video oyunları (AlphaGo, Dota 2), finansal portföy yönetimi, iletişim ağları optimizasyonu, akıllı binalarda enerji yönetimi ve otonom araçlar için strateji tasarımında kullanılır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve frameworkler
Başlıca DRL araçları arasında TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines ve Keras-RL bulunur. Bu kütüphaneler, DQN, PPO, A3C, DDPG ve SAC gibi başlıca algoritmaların hazır uygulamalarını sunarak simüle veya gerçek ortamlarda ajanların tasarımını, eğitimini ve değerlendirilmesini kolaylaştırır.
Son gelişmeler ve eğilimler
Son araştırmalar, öğrenmede daha fazla istikrar, bilinmeyen ortamlara genelleme ve eğitim verisi gereksiniminin azalmasına odaklanıyor. DRL'nin taklit öğrenme, meta-öğrenme ve çoklu ajan öğrenmesiyle entegrasyonu yeni olanaklar sunmakta. Ayrıca, gerçek dünyadaki karmaşık ve dinamik ortamlara uygulanması, hesaplama verimliliğinin artırılması ve açık kaynak platformlarıyla erişimin yaygınlaşması önemli eğilimler arasında.