Навчання з підкріпленням (RL, Reinforcement Learning) — це напрям штучного інтелекту, в якому агент навчається приймати послідовні рішення шляхом взаємодії з середовищем. Агент отримує винагороди або штрафи залежно від своїх дій і адаптує свою стратегію (політику), щоб максимізувати сумарну довгострокову винагороду. На відміну від навчання з учителем, де правильні відповіді відомі заздалегідь, RL відрізняється тим, що агент має самостійно (часто шляхом спроб і помилок) відкрити, яка послідовність дій призводить до успіху.
Варіанти використання та приклади
RL застосовується в робототехніці (маніпулювання об'єктами, навігація), іграх (шахи, ґо, де агенти перевершили чемпіонів-людей), оптимізації логістичних чи енергетичних систем, управлінні фінансовими портфелями, а також у персоналізації рекомендацій на цифрових платформах.
Наприклад, у системах рекомендацій агент коригує пропозиції залежно від реакцій користувача, максимізуючи залученість. У робототехніці роботизована рука може навчитися хапати предмети різної форми, отримуючи винагороду за успішні дії.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Серед основних бібліотек: OpenAI Gym (середовище для RL), Stable Baselines3 (стандартні алгоритми), Ray RLlib (масштабоване розподілене навчання), TensorFlow Agents, Keras-RL і Dopamine (від Google).
Ці інструменти забезпечують середовища, алгоритми й інтерфейси для легкого дослідження, прототипування та впровадження RL-рішень у промислових або науково-дослідних цілях.
Останні розробки, еволюція й тренди
У RL активно розвиваються підходи на основі моделей, поєднання з глибинним навчанням (deep RL), інтеграція з методами імітаційного навчання. Сучасні дослідження фокусуються на підвищенні стійкості, ефективності навчання, генералізації на різноманітні середовища та зниженні потреби в даних через симуляції.
Серед трендів — застосування RL у складних автономних системах (транспорт, дрони), промисловій автоматизації й інтеграція з іншими ІІ-підходами для створення більш адаптивних і надійних агентів.