機械学習: Github の強化学習 (RL) プロジェクトのトップ 19

強化学習 (RL) は、エージェントが試行錯誤を通じて学習する機械学習手法です。強化学習アルゴリズムは、ゲーム、ロボット工学、金融などの多くの分野で使用されています。

RL の目標は、期待される長期的な利益を最大化する戦略を発見することです。強化学習アルゴリズムは、通常、モデルベースとモデルフリーの 2 つのカテゴリに分類されます。モデルベースのアルゴリズムは、環境モデルを使用して最適な行動経路を計画します。このアプローチは、環境の正確なモデリングと、そのモデルを使用したさまざまなアクションの結果の予測に依存しています。対照的に、モデルフリー アルゴリズムは環境との相互作用から直接学習するため、環境の明示的なモデリングを必要としません。この方法は、環境モデルの取得が困難または不正確な状況に適しています。実際には、モデルフリーの強化学習アルゴリズムは環境の明示的なモデリングを必要としませんが、継続的な経験を通じて学習します。 Q ラーニングや SARSA などの一般的な RL アルゴリズムは、この考えに基づいて設計されています。

なぜ強化学習が重要なのでしょうか?

強化学習の重要性は多くの理由から自明です。まず、個人が現実世界で成功するために必要なスキルを開発し、磨くのに役立ちます。第二に、強化学習は人々に間違いから学び、意思決定能力を継続的に向上させる機会を提供します。継続的な試行と調整を通じて、個人は徐々にスキル レベルと認知能力を向上させ、変化する環境にうまく適応することができます。強化学習は単なる学習方法ではなく、

第二に、強化学習は人々の問題解決能力と課題に対処するスキルの育成に役立ちます。さらに、強化学習は、人々が自分の感情や行動反応をよりよく理解し、それによって自己認識を向上させるのにも役立ちます。

結局のところ、強化学習は人生のさまざまな分野で人々の成長と発達を助けることができるため、有益です。

Github で最も人気のある RL プロジェクトは何ですか?

Github では、人気のある強化学習プロジェクトとして、強化学習研究をサポートする Google Brain によって開発された Dopmine フレームワーク、強化学習アルゴリズムの高品質実装セットである OpenAI Baselines、OpenAI The Spinning などがあります。 Up in Deep RL プロジェクトは、深層強化学習スキルを開発するための貴重な教育リソースを提供します。 Github 上でのこれらのプロジェクトの活動と影響力により、これらのプロジェクトは強化学習の学習と研究に理想的なリソースとなっています。

人気のある RL プロジェクトには、強化学習アルゴリズムを開発および評価するためのツールキットである rllab、強化学習アルゴリズムを開発および比較するためのツールキットである Gym、および TensorFlow を使用して強化学習を実装するためのライブラリである TensorForce も含まれています。

Github のトップ 19 強化学習プロジェクト

1. DeepMind Lab: 人工知能エージェントの研究プラットフォームとして使用される 3D ゲームのような環境。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/deepmind/lab

2. OpenAI Gym: 強化学習アルゴリズムを開発および比較するためのツールキット。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/openai/gym

3. rllab: 強化学習アルゴリズムを開発および評価するためのツールキット。

プロジェクトのソースコード URL: https://github.com/rll/rllab

4. TensorForce: TensorFlow で強化学習を適用するためのライブラリ。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/tensorforce/tensorforce

5. ドーパミン: Google Brain によって作成された強化学習研究フレームワーク。

プロジェクトのソースコード URL: https://github.com/google/dopmine

6. Deep RL でのスピンアップ: 深層強化学習スキルを開発するための OpenAI の教育リソース。

プロジェクト ソース コード URL: https://spinningup.openai.com/en/latest/

7. フロー: インテリジェント交通システムを設計およびテストするためのツールキット。

プロジェクトのソース コード URL: https://github.com/onflow

8. MountainCar: 山で仮想車を運転する自律エージェントをトレーニングするためのオープンソースの強化学習環境。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/mshik3/MountainCar-v0

9. OpenAI ベースライン: 強化学習アルゴリズムの高品質実装セット。

プロジェクトのソースコード URL: https://github.com/openai/baselines

10. CARLA: 自動運転システムの開発とトレーニングをサポートする自動運転研究用のオープンソース シミュレーターそして検証。

プロジェクトのソースコード URL: https://github.com/carla-simulator/carla

11. Google Research Football: 強化学習研究のための 3D サッカー シミュレーション環境。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/google-research/football

12. ChainerRL: Chainer フレームワークを使用して深層強化学習アルゴリズムを実装するライブラリ。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/chainer/chainerrl

13. Ray RLlib: 分散強化学習のトレーニングと推論のためのオープンソース ライブラリ。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/ray-project/ray

14. OpenAI Retro: 強化学習機能を備えたクラシック ゲーム環境を作成するためのオープン ソース ライブラリ。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/openai/retro

15. デモンストレーションからの深層強化学習: 人間のデモンストレーションまたは報酬ツール キットの存在下でエージェントをトレーニングするために使用されます。 。

プロジェクト ソース コード URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9705112

16. TensorFlow Agents: TensorFlow を使用して強化学習エージェントをトレーニングするためのライブラリ。

プロジェクト ソース コード URL: https://www.tensorflow.org/agents

17. PyGame 学習環境: 古典的なアーケード ゲーム フレームワークで AI エージェントを開発および評価するためのツールキット。

プロジェクトのソース コード URL: https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

18. マルメ: 開発者が人工知能の研究に Minecraft を使用できるようにするオープン ソース プロジェクトプラットホーム。

プロジェクト ソース コード URL: https://github.com/microsoft/malmo

19. AirSim: シミュレーション環境で自動運転車を開発、評価、テストするためのツールキット。

プロジェクトのソース コード URL: https://microsoft.github.io/AirSim/

RL 開発を自分で始めるにはどうすればよいですか?

独自の RL アプリケーションの開発に興味がある場合は、ソフトウェア開発キット (SDK) をダウンロードすることから始めるのが最適です。 SDK は、RL アプリケーションの開発に必要なすべてのツールとライブラリを提供します。

SDK を入手したら、さまざまなプログラミング言語とフレームワークから選択できます。たとえば、Unity エンジンの開発に興味がある場合は、Unity SDK を使用できます。

Unreal Engine の開発に興味がある場合は、Unreal Engine 4 SDK を使用できます。プラットフォームと言語を選択したら、RL アプリケーションの作成を開始できます。さらに、RL 開発を始めるのに役立つチュートリアルやコースをオンラインで見つけることができます。

最後に、RL アプリケーションの開発には練習と忍耐が必要であることを覚えておくことが重要です。しかし、十分な献身と努力があれば、この分野の専門家になることができます。

さらに、強化学習について詳しく学ぶためのリソースを探している場合は、オンラインで多数のチュートリアルやコースを見つけることができます。

さらに、強化学習のアルゴリズムと技術の最新の進歩について論じた書籍や研究論文が数多くあります。さらに、カンファレンスやワークショップに参加することは、強化学習に触れるのに最適な方法です

結論

強化学習は、さまざまな業界で応用されているエキサイティングで急速に成長している分野です。これにより、環境から学習し、データに基づいて意思決定を行うことができるインテリジェントなエージェントを開発できるようになります。

RL 開発を開始するには、SDK をダウンロードし、プロジェクトに最適な言語とフレームワークを選択する必要があります。

さらに、時間をかけて RL の基本を理解し、エージェントの開発を練習する必要があります。最後に、RL についてさらに学ぶのに役立つオンライン リソースが多数あります。十分な献身と努力があれば、その分野の専門家になれるでしょう。