Изучите практическое обучение с подкреплением с помощью этих пакетов

Обучение с подкреплением — это область изучения машинного обучения, которая занимается вопросами оптимального принятия решений. Изучая окружающую среду, обучение с подкреплением найдет параметр, который максимизирует вознаграждение.

В отличие от контролируемого или неконтролируемого обучения, обучение с подкреплением использует независимого ученика (агента) для изучения среды без каких-либо ярлыков или указаний. Учащийся должен следовать определенным правилам и системам вознаграждения, установленным перед обучением.

По сути, обучение с подкреплением требует четырех элементов:

  1. Ученик
  2. Среда
  3. Политическое действие
  4. Награда

В общем, была бы ценная функция, в которой алгоритм пытался бы максимизировать среднее вознаграждение от изучения среды на основе действия.

Поначалу это может показаться не очень простым, но мы можем попытаться изучить обучение с подкреплением более интуитивно. Используя пакеты Python, представленные в этой статье, мы узнали бы гораздо больше, чем просто теорию.

Что это за пакеты? Давайте углубимся в это.

1. Pyqlearning

Pyqlearning — это пакет Python для обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением, особенно для метода Q-Learning. Пакет был разработан для разработки алгоритма обучения с подкреплением, а не для получения единого API для обучения, что означает, что мы можем поиграть со структурой.

Что касается изучения обучения с подкреплением, документация Pyqlearning идеально подходит для начала. Многие из основных процессов обучения с подкреплением были изложены для того, чтобы люди могли учиться.

Документация Pyqlearning структурирована с описанием пакета и теорией, лежащей в основе алгоритма. Вы узнаете много понятий, в том числе:

  • Epsilon Greedy Q-Learning
  • Q-обучение Больцмана
  • Глубокое обучение с подкреплением
  • Глубокая Q-сеть

Затем следует учебник, который научит вас разрабатывать модель армирования. Учебнику было легко следовать, и он хорошо объяснил всем, кто следует.

Если вы хотите установить пакет, используйте следующий код.

pip install pyqlearning

И если вы собираетесь получить доступ к демонстрации Pyqlearning, вы можете посетить следующую страницу.

2. Цепной RL

ChainerRL — это пакет Python для обучения с подкреплением, который реализует структуру глубокого обучения Chainer. Пакет прост в использовании, а пакет GitHub предоставляет множество отличных учебных материалов.

Мы можем установить пакет, используя следующий код.

pip install chainerrl

ChaineRL также предоставляет еще один пакет под названием ChainerRL-Visualizer для анализа работы агентов, что упрощает работу отладчика.

Мы можем установить ChainerRL-Visualizer с помощью следующего кода.

pip install chainerrl-visualizer

Наконец, Краткое руководство — лучшее место для начала, если вы хотите учиться на практике.

3. Тренер

Coach — это пакет Python для реализации обучения с подкреплением, разработанный лабораторией Intel AI Lab. Пакет пытается предоставить простой API и позволяет пользователям обучать модель в несколько строк.

Начальная часть документации — лучшая часть для изучения обучения с подкреплением, поскольку она содержит простое в использовании руководство и концепцию, необходимую для понимания обучения с подкреплением.

И если вы хотите следовать подробному руководству, вы всегда можете получить доступ к ресурсам, предоставляемым Coach.

Наконец, документация тренера содержит набор алгоритмов обучения с подкреплением, которыми вы можете воспользоваться.

4. Гимназия

Gymnasium — это пакет Python, который предоставляет стандартный API для обучения с подкреплением, разработанный OpenAI. Многие другие пакеты основаны на пакете Gymnasium, поэтому их документация является одной из полных.

Чтобы установить пакет, нам нужно всего лишь запустить следующий код.

pip install gymnasium

Раздел «Основное использование» — лучшая часть для начала изучения обучения с подкреплением с использованием пакета Gymnasium. В этом разделе подробно объясняется основная концепция использования пакета и обучения с подкреплением.

Если вам больше нравится практическое обучение, учебные пособия будут для вас.

5. Реагент

ReAgent — это пакет Python с открытым исходным кодом для прикладного обучения с подкреплением, разработанный командой Facebook. Пакет предназначен для комплексного решения и предоставляет различные API-интерфейсы, облегчающие жизнь исследователям данных.

Как обычно, краткое руководство — лучшее место для начала обучения. В документации объясняется, как проводить обучение с подкреплением, особенно для крупномасштабного анализа, поскольку ReAgent был разработан для крупномасштабного анализа.

Страница GitHub также содержит различные документы, которые мы можем прочитать, чтобы лучше понять обучение с подкреплением.

Заключение

Обучение с подкреплением — это область изучения машинного обучения, в которой используются алгоритмы для изучения окружающей среды и максимизации их функции ценности. Хотя, по сравнению с другим алгоритмом машинного обучения, для обучения с подкреплением не так много учебных материалов.

В этой статье будет представлен мой лучший пакет Python для изучения обучения с подкреплением. Они есть:

  1. Pyqlearning
  2. ChainerRL
  3. Тренер
  4. гимназия
  5. Реагент

Я надеюсь, что это помогает!

Если вы не подписаны как Medium Member, рассмотрите возможность подписки через моего реферала.