Глибинне навчання з підкріпленням (Deep Reinforcement Learning, DRL) — це напрям штучного інтелекту, який поєднує класичне навчання з підкріпленням і глибокі нейронні мережі. DRL полягає у тренуванні агента приймати послідовні рішення в складному середовищі з метою максимізації кумулятивної винагороди. Від інших методів машинного навчання DRL відрізняється тим, що не використовує зразки правильних відповідей, а навчається методом проб і помилок, взаємодіючи з середовищем. Такий підхід дозволяє вирішувати задачі з надзвичайно великими або неперервними просторами станів і дій, де традиційні методи неефективні.
Використання та приклади
DRL застосовується для керування роботами (маніпуляція об'єктами, рух), у відеоіграх (AlphaGo, Dota 2), фінансовому портфельному менеджменті, оптимізації комунікаційних мереж, енергоменеджменті розумних будівель та розробці стратегій для автономних транспортних засобів.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Серед провідних інструментів DRL: TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines, Keras-RL. Вони пропонують готові реалізації основних алгоритмів (DQN, PPO, A3C, DDPG, SAC), що полегшує розробку, тренування та оцінювання агентів у симульованих або реальних середовищах.
Останні розробки та тенденції
Сучасні дослідження спрямовані на підвищення стабільності навчання, узагальнення на невідомі середовища та зменшення потреби в даних. Інтеграція DRL з імітаційним навчанням, мета-навчанням і мультиагентними системами відкриває нові перспективи, як і застосування в складних реальних умовах. Тренди — підвищення обчислювальної ефективності та розширення доступу через open source платформи.