Deep Reinforcement Learning (DRL) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat klassieke reinforcement learning combineert met diepe neurale netwerken. Hierbij wordt een agent getraind om in complexe omgevingen sequentiële beslissingen te nemen en een cumulatieve beloning te maximaliseren. DRL onderscheidt zich van andere machine learning-methoden doordat het niet wordt aangestuurd door voorbeelden van correcte uitkomsten, maar leert via trial-and-error door interactie met de omgeving. Deze aanpak maakt het mogelijk om problemen met zeer grote of continue toestands- en actieruimtes aan te pakken, waar traditionele methoden tekortschieten.
Toepassingen en praktijkvoorbeelden
DRL wordt onder andere gebruikt in robotica (zoals objectmanipulatie en mobiliteit), computerspellen (AlphaGo, Dota 2), financieel portefeuillebeheer, optimalisatie van communicatienetwerken, energiebeheer in slimme gebouwen en strategieontwikkeling voor autonome voertuigen.
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks
Belangrijke DRL-tools zijn onder andere TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines en Keras-RL. Deze bibliotheken bieden standaardimplementaties van belangrijke algoritmen zoals DQN, PPO, A3C, DDPG en SAC, wat het ontwerpen, trainen en evalueren van agents in gesimuleerde of reële omgevingen vergemakkelijkt.
Recente ontwikkelingen en trends
Recente onderzoeken richten zich op meer stabiliteit in het leerproces, betere generalisatie naar onbekende omgevingen en het verminderen van de benodigde hoeveelheid trainingsdata. Integratie van DRL met imitatie-leren, meta-learning en multi-agent learning opent nieuwe perspectieven, evenals de toepassing op complexe en dynamische real-world omgevingen. Efficiëntere computationele methoden en bredere beschikbaarheid via open source-platformen zijn belangrijke trends.