Maison >Périphériques technologiques >IA >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 ?
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/
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
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.
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