Pembelajaran Mesin: 19 Projek Pembelajaran Pengukuhan (RL) Teratas di Github

Pembelajaran pengukuhan (RL) ialah kaedah pembelajaran mesin yang belajar melalui percubaan dan kesilapan oleh ejen. Algoritma pembelajaran pengukuhan digunakan dalam banyak bidang, seperti permainan, robotik dan kewangan.

Matlamat RL adalah untuk menemui strategi yang memaksimumkan pulangan jangka panjang yang dijangkakan. Algoritma pembelajaran pengukuhan secara amnya dibahagikan kepada dua kategori: berasaskan model dan tanpa model. Algoritma berasaskan model menggunakan model persekitaran untuk merancang laluan tindakan yang optimum. Pendekatan ini bergantung pada pemodelan persekitaran yang tepat dan kemudian menggunakan model untuk meramalkan hasil tindakan yang berbeza. Sebaliknya, algoritma bebas model belajar secara langsung daripada interaksi dengan persekitaran dan tidak memerlukan pemodelan eksplisit persekitaran. Kaedah ini lebih sesuai untuk situasi di mana model persekitaran sukar diperoleh atau tidak tepat. Realitinya, sebaliknya, algoritma pembelajaran tetulang tanpa model tidak memerlukan pemodelan eksplisit persekitaran, tetapi belajar melalui pengalaman berterusan. Algoritma RL popular seperti Q-learning dan SARSA direka bentuk berdasarkan idea ini.

Mengapa pembelajaran peneguhan penting?

Kepentingan pembelajaran pengukuhan terbukti dengan pelbagai sebab. Pertama, ia membantu individu mengembangkan dan memperhalusi kemahiran yang diperlukan untuk berjaya dalam dunia sebenar. Kedua, pembelajaran pengukuhan menyediakan orang ramai peluang untuk belajar daripada kesilapan dan terus meningkatkan keupayaan membuat keputusan mereka. Melalui percubaan dan pelarasan berterusan, individu boleh meningkatkan tahap kemahiran dan kebolehan kognitif mereka secara beransur-ansur untuk menyesuaikan diri dengan lebih baik dengan persekitaran yang berubah-ubah. Pembelajaran peneguhan bukan sahaja kaedah pembelajaran, tetapi juga cara berfikir yang boleh membantu

Kedua, pembelajaran peneguhan membantu memupuk kebolehan dan kemahiran menyelesaikan masalah manusia dalam menghadapi cabaran. Di samping itu, pembelajaran pengukuhan juga boleh membantu orang ramai memahami emosi dan tindak balas tingkah laku mereka sendiri, dengan itu meningkatkan kesedaran diri mereka.

Akhirnya, pembelajaran peneguhan bermanfaat kerana ia membantu orang ramai berkembang dan berkembang dalam pelbagai bidang kehidupan.

Apakah projek RL paling popular di Github?

Di Github, beberapa projek pembelajaran tetulang yang popular termasuk rangka kerja Dopamine yang dibangunkan oleh Google Brain, yang menyediakan sokongan untuk penyelidikan pembelajaran tetulang ialah satu set pelaksanaan algoritma pembelajaran tetulang yang berkualiti tinggi dan OpenAI's Spinning Up dalam The Deep RL; projek menyediakan sumber pendidikan yang berharga untuk membangunkan kemahiran pembelajaran peneguhan yang mendalam. Aktiviti dan pengaruh projek ini pada Github menjadikannya sumber yang ideal untuk pembelajaran dan menyelidik pembelajaran pengukuhan.

Sesetengah projek RL popular juga termasuk rllab, kit alat untuk membangunkan dan menilai algoritma pembelajaran pengukuhan, kit alat untuk membangunkan dan membandingkan algoritma pembelajaran pengukuhan dan TensorForce, kit alat untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan menggunakan Perpustakaan TensorFlow untuk pembelajaran.

19 Projek Pembelajaran Pengukuhan Terbaik di Github

1. DeepMind Lab: Persekitaran seperti permainan 3D yang digunakan sebagai platform penyelidikan untuk ejen kecerdasan buatan.

URL kod sumber projek: https://github.com/deepmind/lab

2.

URL kod sumber projek: https://github.com/openai/gym

3. Kit alat untuk membangunkan dan menilai algoritma pembelajaran pengukuhan.

URL kod sumber projek: https://github.com/rll/rllab

4. TensorForce: Sebuah perpustakaan untuk menerapkan pembelajaran pengukuhan dalam TensorFlow.

URL kod sumber projek: https://github.com/tensorforce/tensorforce

5: rangka kerja penyelidikan pembelajaran pengukuhan yang dicipta oleh Google Brain.

URL kod sumber projek: https://github.com/google/dopamine

6 Spinning Up in Deep RL: Sumber pendidikan OpenAI untuk membangunkan kemahiran pembelajaran peneguhan yang mendalam.

URL kod sumber projek: https://spinningup.openai.com/en/latest/

7 Aliran: Kit alat untuk mereka bentuk dan menguji sistem pengangkutan pintar.

URL kod sumber projek: https://github.com/onflow

8: Persekitaran pembelajaran pengukuhan sumber terbuka untuk melatih ejen autonomi untuk memandu kereta maya di pergunungan.

URL kod sumber projek: https://github.com/mshik3/MountainCar-v0

9 Garis Pangkal OpenAI: Satu set pelaksanaan algoritma pembelajaran pengukuhan yang berkualiti tinggi.

URL kod sumber projek: https://github.com/openai/baselines

10 CARLA: Simulator sumber terbuka untuk penyelidikan pemanduan autonomi, menyokong pembangunan, latihan dan pengesahan sistem pemanduan autonomi.

URL kod sumber projek: https://github.com/carla-simulator/carla

11 Bola Sepak Penyelidikan Google: Persekitaran simulasi bola sepak 3D untuk penyelidikan pembelajaran pengukuhan.

URL kod sumber projek: https://github.com/google-research/football

12: Sebuah perpustakaan yang menggunakan rangka kerja Chainer untuk melaksanakan algoritma pembelajaran pengukuhan yang mendalam.

URL kod sumber projek: https://github.com/chainer/chainerrl

13 Ray RLlib: perpustakaan sumber terbuka untuk latihan dan inferens pembelajaran pengukuhan.

URL kod sumber projek: https://github.com/ray-project/ray

14 OpenAI Retro: Perpustakaan sumber terbuka untuk mencipta persekitaran permainan klasik dengan keupayaan pembelajaran pengukuhan.

URL kod sumber projek: https://github.com/openai/retro

15. Pembelajaran Peneguhan Dalam Dari Demonstrasi: Kit alat untuk ejen latihan dengan kehadiran demonstrasi atau ganjaran manusia.

URL kod sumber projek: https://ieeexplore.ieee.org/document/9705112

16 Ejen TensorFlow: Perpustakaan untuk melatih ejen pembelajaran pengukuhan menggunakan TensorFlow.

URL kod sumber projek: https://www.tensorflow.org/agents

17 Persekitaran pembelajaran PyGame: Kit alat untuk membangun dan menilai ejen AI dalam rangka kerja permainan arked klasik.

URL kod sumber projek: https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

18: Projek sumber terbuka yang membolehkan pembangun menggunakan Minecraft sebagai platform penyelidikan kecerdasan buatan.

URL kod sumber projek: https://github.com/microsoft/malmo

19: Kit alat untuk membangunkan, menilai dan menguji kenderaan autonomi dalam persekitaran simulasi.

URL kod sumber projek: https://microsoft.github.io/AirSim/

Bagaimanakah anda memulakan pembangunan RL sendiri?

Jika anda berminat untuk membangunkan aplikasi RL anda sendiri, tempat terbaik untuk bermula ialah dengan memuat turun Kit Pembangunan Perisian (SDK). SDK menyediakan anda semua alatan dan perpustakaan yang anda perlukan untuk membangunkan aplikasi RL.

Sebaik sahaja anda mempunyai SDK, anda boleh memilih daripada beberapa bahasa pengaturcaraan dan rangka kerja yang berbeza. Contohnya, jika anda berminat untuk membangunkan enjin Unity, anda boleh menggunakan SDK Unity.

Jika anda berminat untuk membangunkan Unreal Engine, anda boleh menggunakan Unreal Engine 4 SDK. Sebaik sahaja anda memilih platform dan bahasa, anda boleh mula membuat aplikasi RL anda. Selain itu, anda boleh mendapatkan tutorial dan kursus dalam talian untuk membantu anda memulakan pembangunan RL.

Akhir sekali, adalah penting untuk diingat bahawa membangunkan aplikasi RL memerlukan latihan dan kesabaran – tetapi dengan dedikasi dan kerja keras yang mencukupi, anda boleh menjadi pakar dalam bidang tersebut.

Selain itu, jika anda mencari sumber untuk mengetahui lebih lanjut tentang pembelajaran pengukuhan, anda boleh menemui banyak tutorial dan kursus dalam talian.

Selain itu, terdapat banyak buku dan kertas penyelidikan membincangkan kemajuan terkini dalam algoritma dan teknik pembelajaran pengukuhan. Selain itu, menghadiri persidangan atau bengkel ialah cara terbaik untuk didedahkan kepada pembelajaran pengukuhan

Kesimpulan

Pembelajaran pengukuhan ialah bidang yang menarik dan berkembang pesat dengan aplikasi merentas pelbagai industri. Ia membolehkan kami membangunkan ejen pintar yang boleh belajar daripada persekitaran mereka dan membuat keputusan berdasarkan data.

Untuk memulakan pembangunan RL, anda perlu memuat turun SDK dan memilih bahasa serta rangka kerja yang paling sesuai dengan projek anda.

Selain itu, anda perlu meluangkan masa untuk memahami asas-asas RL dan mengamalkan pembangunan ejen. Akhir sekali, terdapat banyak sumber dalam talian untuk membantu anda mengetahui lebih lanjut tentang RL. Dengan dedikasi dan kerja keras yang cukup, anda boleh menjadi pakar dalam bidang anda.