DeepRL, derin pekiştirmeli öğrenmeyi (deep reinforcement learning) ifade eder ve yapay zekâda, derin öğrenme ile pekiştirmeli öğrenmenin birleşimidir. Bu yaklaşım, yapay ajanların karmaşık ortamlarda ardışık kararlar almayı, ödül fonksiyonunu maksimize ederek ve büyük miktarda ham veriyi işleyebilen derin sinir ağlarını kullanarak öğrenmesini sağlar. DeepRL, diğer teknolojilerden, ajanların öznitelik mühendisliği olmadan doğrudan ham verilerden (görüntü, ses, metin vb.) öğrenebilmesi ve deneyim yoluyla stratejilerini geliştirebilmesiyle ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
DeepRL; robot kontrolü, video oyunları, veri merkezi kaynak yönetimi, finansal portföy optimizasyonu ve otonom sürüş otomasyonu gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, DeepRL ajanları Atari ve Go (AlphaGo) gibi oyunlarda insanları geride bırakmıştır. Robotikte ise karmaşık nesne manipülasyonu veya belirsiz ortamlarda gezinme gibi görevlerin öğrenilmesini sağlar.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler, frameworkler
DeepRL için önde gelen araçlar arasında TensorFlow, PyTorch ile Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL ve TF-Agents gibi özel kütüphaneler bulunur. Simülasyon ortamı olarak ise OpenAI Gym, DeepMind Lab ve Unity ML-Agents yaygın olarak kullanılır.
Son gelişmeler, evrim ve eğilimler
Son araştırmalar, örnekleme verimliliği, ajan dayanıklılığı, transfer öğrenme ve yeni ortamlara genelleme üzerinde yoğunlaşmaktadır. DeepRL'i denetimli veya denetimsiz öğrenme ile birleştiren hibrit modeller ve büyük önceden eğitilmiş modellerin kullanımı öne çıkmaktadır. DeepRL, artan hesaplama gücü ve gerçek otonom sistemlerdeki entegrasyon sayesinde, endüstriyel ölçekli uygulamalara doğru ilerlemektedir.