Învățarea prin consolidare (RL, Reinforcement Learning) este o ramură a inteligenței artificiale în care un agent învață să ia decizii secvențiale interacționând cu un mediu. Agentul primește recompense sau penalizări în funcție de acțiunile sale și își adaptează strategia (politica) pentru a maximiza recompensa cumulată pe termen lung. Spre deosebire de învățarea supervizată, unde răspunsurile corecte sunt furnizate, RL se distinge prin faptul că agentul trebuie să descopere singur, adesea prin încercare și eroare, ce secvență de acțiuni duce la succes.
Cazuri de utilizare și exemple
Învățarea prin consolidare este folosită în robotică (pentru manipularea obiectelor sau navigare), jocuri (șah, Go, unde agenții au depășit campionii umani), optimizarea sistemelor logistice sau energetice, managementul portofoliilor financiare și personalizarea recomandărilor pe platforme digitale.
De exemplu, într-un sistem de recomandare, agentul ajustează sugestiile în funcție de reacțiile utilizatorilor pentru a maximiza implicarea acestora. În robotică, un braț robotic poate învăța să apuce obiecte de forme variate, primind recompensă la reușită.
Principalele instrumente software, librării, framework-uri
Printre cele mai importante librării se numără OpenAI Gym (medii de simulare pentru RL), Stable Baselines3 (algoritmi standard), Ray RLlib (antrenare distribuită la scară largă), TensorFlow Agents, Keras-RL și Dopamine (dezvoltat de Google).
Aceste instrumente oferă medii, algoritmi și interfețe care facilitează cercetarea, prototiparea și implementarea soluțiilor RL în contexte industriale sau de cercetare avansată.
Ultimele evoluții și tendințe
RL înregistrează progrese semnificative odată cu apariția metodelor model-based, combinarea cu deep learning (deep RL) și integrarea tehnicilor de învățare prin imitație. Cercetările recente se concentrează pe robustețe, eficiența antrenării, generalizarea la medii variate și reducerea necesarului de date prin folosirea simulărilor.
Tendințele actuale includ aplicarea RL la sisteme autonome complexe (vehicule, drone), automatizare industrială și integrarea cu alte paradigme AI pentru agenți mai adaptabili și de încredere.