DeepRL (глибоке навчання з підкріпленням) — це напрям штучного інтелекту, що поєднує глибоке навчання (deep learning) та навчання з підкріпленням (reinforcement learning). Такий підхід дозволяє агентам вивчати послідовне прийняття рішень у складних середовищах, максимізуючи сумарну винагороду за допомогою глибоких нейронних мереж, які можуть обробляти великі обсяги неструктурованих даних. DeepRL відрізняється тим, що дозволяє навчатися безпосередньо з «сирих» даних (зображень, звуків, текстів тощо) без ручної інженерії ознак, адаптуючи стратегії на основі досвіду та методу спроб і помилок.
Приклади застосування та сфери використання
DeepRL застосовується для керування роботами, у відеоіграх, управлінні ресурсами дата-центрів, оптимізації фінансових портфелів і автоматизації автономного водіння. Наприклад, DeepRL-агенти перевершили людей у таких іграх, як Atari чи Go (AlphaGo). У робототехніці DeepRL допомагає навчати роботів складним завданням — маніпулюванню об'єктами чи навігації в невизначених середовищах.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Для DeepRL використовують TensorFlow, PyTorch і спеціалізовані бібліотеки: Stable Baselines3, Ray RLlib, OpenAI Baselines, Keras-RL, TF-Agents. Для моделювання — OpenAI Gym, DeepMind Lab і Unity ML-Agents.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Сучасні дослідження зосереджені на підвищенні ефективності вибірки, стійкості агентів, transfer learning та узагальненні на нові середовища. Популярності набирають гібридні підходи, що поєднують DeepRL із супервізованим та несупервізованим навчанням, а також використання великих попередньо натренованих моделей. DeepRL впроваджується у промислові додатки великого масштабу, завдяки зростанню обчислювальних потужностей та інтеграції у реальні автономні системи.