Apprentissage automatique : les 19 meilleurs projets d'apprentissage par renforcement (RL) sur Github

L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d'apprentissage automatique qui apprend par essais et erreurs de la part de l'agent. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que les jeux, la robotique et la finance.

L'objectif de RL est de découvrir une stratégie qui maximise les rendements attendus à long terme. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont généralement divisés en deux catégories : basés sur un modèle et sans modèle. Les algorithmes basés sur des modèles utilisent des modèles environnementaux pour planifier des voies d'action optimales. Cette approche repose sur une modélisation précise de l'environnement, puis sur l'utilisation du modèle pour prédire les résultats de différentes actions. En revanche, les algorithmes sans modèle apprennent directement des interactions avec l’environnement et ne nécessitent pas de modélisation explicite de l’environnement. Cette méthode est plus adaptée aux situations où le modèle d’environnement est difficile à obtenir ou imprécis. En réalité, en revanche, les algorithmes d’apprentissage par renforcement sans modèle ne nécessitent pas de modélisation explicite de l’environnement, mais apprennent par une expérience continue. Les algorithmes RL populaires tels que Q-learning et SARSA sont conçus sur la base de cette idée.

Pourquoi l’apprentissage par renforcement est-il important ?

L'importance de l'apprentissage par renforcement va de soi pour de nombreuses raisons. Premièrement, il aide les individus à développer et à perfectionner les compétences nécessaires pour réussir dans le monde réel. Deuxièmement, l’apprentissage par renforcement offre aux individus la possibilité d’apprendre de leurs erreurs et d’améliorer continuellement leurs capacités de prise de décision. Grâce à des essais et des ajustements continus, les individus peuvent progressivement améliorer leurs niveaux de compétences et leurs capacités cognitives pour mieux s'adapter à des environnements changeants. L'apprentissage par renforcement n'est pas seulement une méthode d'apprentissage, mais aussi une façon de penser qui peut aider

Deuxièmement, l'apprentissage par renforcement aide à développer les capacités de résolution de problèmes et les compétences des personnes pour faire face aux défis. En outre, l’apprentissage par renforcement peut également aider les gens à mieux comprendre leurs propres émotions et réactions comportementales, améliorant ainsi leur conscience de soi.

En fin de compte, l'apprentissage par renforcement est bénéfique car il aide les gens à grandir et à se développer dans de nombreux domaines différents de la vie.

Quels sont les projets RL les plus populaires sur Github ?

Sur Github, certains projets d'apprentissage par renforcement populaires incluent le framework Dopamine développé par Google Brain, qui prend en charge la recherche sur l'apprentissage par renforcement ; OpenAI Baselines est un ensemble d'implémentations de haute qualité d'algorithmes d'apprentissage par renforcement et Spinning Up in The Deep RL d'OpenAI ; Le projet fournit des ressources pédagogiques précieuses pour développer des compétences d’apprentissage par renforcement profond. L'activité et l'influence de ces projets sur Github en font une ressource idéale pour l'apprentissage et la recherche sur l'apprentissage par renforcement.

Certains projets RL populaires incluent également rllab, une boîte à outils pour développer et évaluer des algorithmes d'apprentissage par renforcement ; gym, une boîte à outils pour développer et comparer des algorithmes d'apprentissage par renforcement et TensorForce, une boîte à outils pour mettre en œuvre l'apprentissage par renforcement à l'aide de la bibliothèque TensorFlow pour l'apprentissage ;

Top 19 des projets d'apprentissage par renforcement sur Github

1. DeepMind Lab : un environnement de type jeu 3D utilisé comme plate-forme de recherche pour les agents d'intelligence artificielle.

URL du code source du projet : https://github.com/deepmind/lab

2 OpenAI Gym : une boîte à outils pour développer et comparer des algorithmes d'apprentissage par renforcement.

URL du code source du projet : https://github.com/openai/gym

3.rllab : Une boîte à outils pour développer et évaluer des algorithmes d'apprentissage par renforcement.

URL du code source du projet : https://github.com/rll/rllab

4 TensorForce : Une bibliothèque pour appliquer l'apprentissage par renforcement dans TensorFlow.

URL du code source du projet : https://github.com/tensorforce/tensorforce

5 Dopamine : un cadre de recherche sur l'apprentissage par renforcement créé par Google Brain.

URL du code source du projet : https://github.com/google/dopamine

6 Spinning Up in Deep RL : les ressources éducatives d'OpenAI pour développer des compétences d'apprentissage par renforcement profond.

URL du code source du projet : https://spinningup.openai.com/en/latest/

7. Flow : Une boîte à outils pour concevoir et tester des systèmes de transport intelligents.

URL du code source du projet : https://github.com/onflow

8. MountainCar : un environnement d'apprentissage par renforcement open source pour former des agents autonomes à conduire des voitures virtuelles en montagne.

URL du code source du projet : https://github.com/mshik3/MountainCar-v0

9 OpenAI Baselines : un ensemble d'implémentations de haute qualité d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.

URL du code source du projet : https://github.com/openai/baselines

10 : un simulateur open source pour la recherche sur la conduite autonome, soutenant le développement, la formation et la vérification de systèmes de conduite autonome.

URL du code source du projet : https://github.com/carla-simulator/carla

11. Google Research Football : environnement de simulation de football 3D pour la recherche sur l'apprentissage par renforcement.

URL du code source du projet : https://github.com/google-research/football

12. ChainerRL : Une bibliothèque qui utilise le framework Chainer pour implémenter des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond.

URL du code source du projet : https://github.com/chainer/chainerrl

13 : une bibliothèque open source pour la formation et l'inférence par apprentissage par renforcement distribué.

URL du code source du projet : https://github.com/ray-project/ray

14 OpenAI Retro : une bibliothèque open source pour créer des environnements de jeu classiques avec des capacités d'apprentissage par renforcement.

URL du code source du projet : https://github.com/openai/retro

15. Deep Reinforcement Learning From Demonstration : Une boîte à outils pour former les agents en présence de démonstrations humaines ou de récompenses.

URL du code source du projet : https://ieeexplore.ieee.org/document/9705112

16 Agents TensorFlow : une bibliothèque pour former des agents d'apprentissage par renforcement à l'aide de TensorFlow.

URL du code source du projet : https://www.tensorflow.org/agents

17 Environnement d'apprentissage PyGame : une boîte à outils pour développer et évaluer des agents d'IA dans le cadre du jeu d'arcade classique.

URL du code source du projet : https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

18 : Un projet open source qui permet aux développeurs d'utiliser Minecraft comme plateforme de recherche en intelligence artificielle.

URL du code source du projet : https://github.com/microsoft/malmo

19 : une boîte à outils pour développer, évaluer et tester des véhicules autonomes dans un environnement de simulation.

URL du code source du projet : https://microsoft.github.io/AirSim/

Comment démarrer vous-même le développement RL ?

Si vous souhaitez développer vos propres applications RL, le meilleur point de départ est de télécharger un kit de développement logiciel (SDK). Le SDK vous fournit tous les outils et bibliothèques dont vous avez besoin pour développer des applications RL.

Une fois que vous disposez d'un SDK, vous pouvez choisir parmi un certain nombre de langages et de frameworks de programmation différents. Par exemple, si vous souhaitez développer le moteur Unity, vous pouvez utiliser le SDK Unity.

Si vous souhaitez développer Unreal Engine, vous pouvez utiliser le SDK Unreal Engine 4. Une fois que vous avez sélectionné une plateforme et une langue, vous pouvez commencer à créer votre application RL. De plus, vous pouvez trouver des didacticiels et des cours en ligne pour vous aider à démarrer avec le développement RL.

Enfin, il est important de se rappeler que développer des applications RL demande de la pratique et de la patience – mais avec suffisamment de dévouement et de travail acharné, vous pouvez devenir un expert dans le domaine.

De plus, si vous recherchez des ressources pour en savoir plus sur l'apprentissage par renforcement, vous pouvez trouver des tonnes de tutoriels et de cours en ligne.

De plus, il existe de nombreux livres et documents de recherche traitant des dernières avancées en matière d'algorithmes et de techniques d'apprentissage par renforcement. De plus, assister à des conférences ou à des ateliers est un excellent moyen de s'exposer à l'apprentissage par renforcement

Conclusion

L'apprentissage par renforcement est un domaine passionnant et en croissance rapide avec des applications dans une variété d'industries. Cela nous permet de développer des agents intelligents capables d’apprendre de leur environnement et de prendre des décisions basées sur des données.

Pour démarrer le développement RL, vous devez télécharger le SDK et choisir le langage et le framework qui conviennent le mieux à votre projet.

De plus, vous devez prendre le temps de comprendre les bases du RL et de pratiquer le développement d'agents. Enfin, il existe de nombreuses ressources en ligne pour vous aider à en savoir plus sur RL. Avec suffisamment de dévouement et de travail acharné, vous pouvez devenir un expert dans votre domaine.