یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning - DRL) ترکیبی از یادگیری تقویتی و شبکههای عصبی عمیق است که به عاملهای هوش مصنوعی اجازه میدهد از طریق آزمون و خطا و دریافت پاداش، استراتژیهای بهینه را در محیطهای پیچیده بیاموزند. این روش با بهرهگیری از مدلهای عمیق، توانایی تعمیم به ورودیهای پیچیده و یادگیری سیاستهای کنترلی کارآمد را افزایش میدهد. DRL در حل مسائل مختلفی کاربرد دارد، از جمله در بازیهای رایانهای که در آن مدلهایی مانند DQN و AlphaGo توانستهاند عملکردی بهتر از انسان داشته باشند. در رباتیک، این روش برای کنترل حرکات رباتها و تعامل آنها با محیط به کار میرود. در امور مالی و بازارهای سرمایه، DRL برای بهینهسازی سبد سرمایهگذاری و معاملات الگوریتمی استفاده میشود. همچنین در حملونقل خودران، این روش به بهبود تصمیمگیری خودروهای بدون راننده کمک میکند. علاوه بر این، DRL در پردازش زبان طبیعی، مدیریت شبکههای کامپیوتری و بهینهسازی مصرف انرژی نیز به کار گرفته میشود. چالشهای آن شامل عدم پایداری در یادگیری، نیاز به محاسبات بالا و مشکل تعمیم در محیطهای جدید است. با این حال، پیشرفتهای اخیر در مدلهای توزیعی و یادگیری انتقالی، نویدبخش توسعهی DRL در حوزههای گستردهتر هستند.
