Maschinelles Lernen: Top 19 Reinforcement Learning (RL)-Projekte auf Github

Reinforcement Learning (RL) ist eine maschinelle Lernmethode, die durch Versuch und Irrtum des Agenten lernt. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Gaming-, Robotik- und Finanzbranche.

Das Ziel von RL ist es, eine Strategie zu finden, die die erwarteten langfristigen Renditen maximiert. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden im Allgemeinen in zwei Kategorien unterteilt: modellbasiert und modellfrei. Modellbasierte Algorithmen nutzen Umgebungsmodelle, um optimale Handlungspfade zu planen. Dieser Ansatz basiert auf einer genauen Modellierung der Umgebung und der anschließenden Verwendung des Modells, um die Ergebnisse verschiedener Aktionen vorherzusagen. Im Gegensatz dazu lernen modellfreie Algorithmen direkt aus Interaktionen mit der Umgebung, ohne die Umgebung explizit zu modellieren. Diese Methode eignet sich besser für Situationen, in denen das Umgebungsmodell schwer zu erhalten oder ungenau ist. Im Gegensatz dazu erfordern modellfreie Reinforcement-Learning-Algorithmen in der Realität keine explizite Modellierung der Umgebung, sondern lernen durch kontinuierliche Erfahrung. Beliebte RL-Algorithmen wie Q-Learning und SARSA basieren auf dieser Idee.

Warum ist Reinforcement Learning wichtig?

Die Bedeutung des verstärkenden Lernens ist aus vielen Gründen offensichtlich. Erstens hilft es Einzelpersonen, die Fähigkeiten zu entwickeln und zu verfeinern, die für den Erfolg in der realen Welt erforderlich sind. Zweitens bietet Reinforcement Learning den Menschen die Möglichkeit, aus Fehlern zu lernen und ihre Entscheidungsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern. Durch kontinuierliches Ausprobieren und Anpassen können Einzelpersonen ihre Fertigkeiten und kognitiven Fähigkeiten schrittweise verbessern, um sich besser an veränderte Umgebungen anzupassen. Reinforcement Learning ist nicht nur eine Lernmethode, sondern auch eine Denkweise, die helfen kann

Zweitens trägt Reinforcement Learning dazu bei, die Problemlösungsfähigkeiten und Fähigkeiten von Menschen bei der Bewältigung von Herausforderungen zu fördern. Darüber hinaus kann Reinforcement Learning den Menschen auch dabei helfen, ihre eigenen Emotionen und Verhaltensreaktionen besser zu verstehen und so ihr Selbstbewusstsein zu verbessern.

Letztendlich ist verstärkendes Lernen von Vorteil, weil es Menschen hilft, in vielen verschiedenen Lebensbereichen zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.

Was sind die beliebtesten RL-Projekte auf Github?

Auf Github gehören zu den beliebten Reinforcement-Learning-Projekten das von Google Brain entwickelte Dopamin-Framework, das Unterstützung für die Reinforcement-Learning-Forschung bietet; OpenAI Baselines ist eine Reihe hochwertiger Implementierungen von Reinforcement-Learning-Algorithmen; Das Projekt stellt wertvolle Bildungsressourcen für die Entwicklung tiefgreifender, verstärkender Lernfähigkeiten bereit. Die Aktivität und der Einfluss dieser Projekte auf Github machen sie zu einer idealen Ressource zum Lernen und Erforschen von Reinforcement Learning.

Einige beliebte RL-Projekte umfassen auch rllab, ein Toolkit zur Entwicklung und Bewertung von Algorithmen für verstärktes Lernen; gym, ein Toolkit für die Entwicklung und den Vergleich von Algorithmen für verstärktes Lernen; und TensorForce, ein Toolkit für die Implementierung von Algorithmen für verstärktes Lernen unter Verwendung der TensorFlow-Bibliothek.

Top 19 Reinforcement Learning-Projekte auf Github

1. DeepMind Lab: Eine spielähnliche 3D-Umgebung, die als Forschungsplattform für Agenten der künstlichen Intelligenz verwendet wird.

Projektquellcode-URL: https://github.com/deepmind/lab

2. Ein Toolkit zum Entwickeln und Vergleichen von Reinforcement-Learning-Algorithmen.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/openai/gym

3: Ein Toolkit zur Entwicklung und Bewertung von Algorithmen für verstärktes Lernen.

Projektquellcode-URL: https://github.com/rll/rllab

4. Eine Bibliothek zur Anwendung von Reinforcement Learning in TensorFlow.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/tensorforce/tensorforce

5: ein von Google Brain erstelltes Forschungsframework für verstärktes Lernen.

URL des Projektquellcodes: https://github.com/google/dopamine

6 Spinning Up in Deep RL: OpenAIs Bildungsressourcen für die Entwicklung tiefgreifender Lernfähigkeiten.

Projekt-Quellcode-URL: https://spinningup.openai.com/en/latest/

7. Flow: Ein Toolkit zum Entwerfen und Testen intelligenter Transportsysteme.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/onflow

8. Eine Open-Source-Lernumgebung zur Verstärkung, um autonome Agenten darin zu schulen, virtuelle Autos auf Bergen zu fahren.

Projektquellcode-URL: https://github.com/mshik3/MountainCar-v0

9. OpenAI Baselines: Eine Reihe hochwertiger Implementierungen von Reinforcement-Learning-Algorithmen.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/openai/baselines

10: Ein Open-Source-Simulator für die autonome Fahrforschung, der die Entwicklung, Schulung und Verifizierung autonomer Fahrsysteme unterstützt.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/carla-simulator/carla

11. Google Research Football: 3D-Fußballsimulationsumgebung für die Forschung zum verstärkenden Lernen.

Projektquellcode-URL: https://github.com/google-research/football

12. Eine Bibliothek, die das Chainer-Framework verwendet, um Algorithmen für tiefes Reinforcement-Lernen zu implementieren.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/chainer/chainerrl

13: eine Open-Source-Bibliothek für verteiltes Reinforcement-Learning-Training und Inferenz.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/ray-project/ray

14. Eine Open-Source-Bibliothek zum Erstellen klassischer Spielumgebungen mit Verstärkungslernfunktionen.

URL des Projektquellcodes: https://github.com/openai/retro

15. Deep Reinforcement Learning From Demonstration: Ein Toolkit für die Schulung von Agenten in Gegenwart menschlicher Demonstrationen oder Belohnungen.

Projektquellcode-URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9705112

16. TensorFlow-Agenten: Eine Bibliothek zum Trainieren von Reinforcement-Learning-Agenten mit TensorFlow.

Projekt-Quellcode-URL: https://www.tensorflow.org/agents

17. PyGame-Lernumgebung: Ein Toolkit zur Entwicklung und Evaluierung von KI-Agenten im klassischen Arcade-Game-Framework.

Projekt-Quellcode-URL: https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment

18: Ein Open-Source-Projekt, das es Entwicklern ermöglicht, Minecraft als Forschungsplattform für künstliche Intelligenz zu nutzen.

Projektquellcode-URL: https://github.com/microsoft/malmo

19: Ein Toolkit zum Entwickeln, Bewerten und Testen autonomer Fahrzeuge in einer Simulationsumgebung.

URL des Projektquellcodes: https://microsoft.github.io/AirSim/

Wie beginnt man selbst mit der RL-Entwicklung?

Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen RL-Anwendungen zu entwickeln, beginnen Sie am besten mit dem Herunterladen eines Software Development Kit (SDK). Das SDK stellt Ihnen alle Tools und Bibliotheken zur Verfügung, die Sie zum Entwickeln von RL-Anwendungen benötigen.

Sobald Sie über ein SDK verfügen, können Sie aus einer Reihe verschiedener Programmiersprachen und Frameworks wählen. Wenn Sie beispielsweise an der Entwicklung der Unity-Engine interessiert sind, können Sie das Unity SDK verwenden.

Wenn Sie an der Entwicklung der Unreal Engine interessiert sind, können Sie das Unreal Engine 4 SDK verwenden. Sobald Sie eine Plattform und Sprache ausgewählt haben, können Sie mit der Erstellung Ihrer RL-Anwendung beginnen. Darüber hinaus finden Sie online Tutorials und Kurse, die Ihnen den Einstieg in die RL-Entwicklung erleichtern.

Abschließend ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Entwicklung von RL-Anwendungen Übung und Geduld erfordert – aber mit genügend Engagement und harter Arbeit können Sie ein Experte auf diesem Gebiet werden.

Wenn Sie außerdem nach Ressourcen suchen, um mehr über Reinforcement Learning zu erfahren, finden Sie online unzählige Tutorials und Kurse.

Darüber hinaus gibt es viele Bücher und Forschungsarbeiten, in denen die neuesten Fortschritte bei Algorithmen und Techniken des Reinforcement Learning diskutiert werden. Darüber hinaus ist die Teilnahme an Konferenzen oder Workshops eine großartige Möglichkeit, sich mit Reinforcement Learning vertraut zu machen

Fazit

Reinforcement Learning ist ein spannendes und schnell wachsendes Feld mit Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen. Es ermöglicht uns, intelligente Agenten zu entwickeln, die aus ihrer Umgebung lernen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen können.

Um mit der RL-Entwicklung zu beginnen, müssen Sie das SDK herunterladen und die Sprache und das Framework auswählen, die am besten zu Ihrem Projekt passen.

Außerdem müssen Sie sich die Zeit nehmen, die Grundlagen von RL zu verstehen und die Entwicklung von Agenten zu üben. Schließlich gibt es online viele Ressourcen, die Ihnen helfen, mehr über RL zu erfahren. Mit genügend Engagement und harter Arbeit können Sie ein Experte auf Ihrem Gebiet werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen: Top 19 Reinforcement Learning (RL)-Projekte auf Github. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!