Lihat sumber Pembelajaran Berpenguatan Mendalam

Pembelajaran berpenguatan mendalam (deep reinforcement learning) menggabungkan pembelajaran berpenguatan dengan [[pembelajaran mendalam]] (deep learning). Teknik ini memungkinkan agen belajar dari data berdimensi tinggi dan situasi kompleks.

==Jaringan Saraf dalam RL==
[[Jaringan saraf tiruan]] digunakan untuk memperkirakan fungsi nilai atau kebijakan secara langsung dari input berupa citra, suara, atau data mentah lainnya. Pendekatan ini memungkinkan agen menangani masalah yang sebelumnya sulit dipecahkan dengan metode tradisional.

==Deep Q-Network (DQN)==
Salah satu contoh utama adalah [[Deep Q-Network]] (DQN), yang dikembangkan oleh DeepMind untuk bermain permainan Atari. DQN berhasil mencapai kinerja setara atau melebihi manusia dalam berbagai permainan.

==Tantangan dan Masa Depan==
Meskipun menjanjikan, pembelajaran berpenguatan mendalam menghadapi tantangan seperti stabilitas pelatihan, kebutuhan data besar, dan interpretabilitas model. Penelitian di bidang ini terus berkembang pesat.