Deep Reinforcement Learning (DRL), czyli głębokie uczenie ze wzmocnieniem, to dziedzina sztucznej inteligencji łącząca klasyczne uczenie ze wzmocnieniem z głębokimi sieciami neuronowymi. Polega na trenowaniu agenta, który podejmuje sekwencyjne decyzje w złożonym środowisku, ucząc się maksymalizować skumulowaną nagrodę. DRL odróżnia się od innych metod uczenia maszynowego tym, że nie korzysta z nadzorowanych przykładów poprawnych wyników, ale uczy się poprzez próbę i błąd, wchodząc w interakcje ze środowiskiem. Dzięki temu możliwe jest rozwiązywanie problemów o bardzo dużej lub ciągłej przestrzeni stanów i akcji, gdzie tradycyjne metody zawodzą.
Przykłady zastosowań
DRL wykorzystywane jest w sterowaniu robotami (manipulacja obiektami, lokomocja), grach komputerowych (AlphaGo, Dota 2), zarządzaniu portfelami inwestycyjnymi, optymalizacji sieci komunikacyjnych, zarządzaniu energią w inteligentnych budynkach oraz w projektowaniu strategii dla pojazdów autonomicznych.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
Do kluczowych narzędzi DRL należą TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines i Keras-RL. Biblioteki te dostarczają gotowe implementacje najważniejszych algorytmów (DQN, PPO, A3C, DDPG, SAC), ułatwiając projektowanie, trenowanie i ocenę agentów w środowiskach symulowanych i rzeczywistych.
Najnowsze trendy i rozwój
Obecne badania koncentrują się na poprawie stabilności uczenia, uogólnianiu na nieznane środowiska i zmniejszaniu zapotrzebowania na dane treningowe. Integracja DRL z uczeniem przez naśladowanie, meta learningiem i uczeniem wieloagentowym otwiera nowe perspektywy, podobnie jak zastosowania w realnych, dynamicznych środowiskach. Wśród trendów warto wymienić wzrost efektywności obliczeniowej oraz popularyzację dzięki otwartym platformom open source.