Apprendre à utiliser Open-AI Retro - Ep. 2 - Tutoriel Open-AI et NEAT
Table des matières:
- Introduction
- Configuration de l'environnement
- Import de Retro
- Création de l'environnement
- Les actions
- Exécution du jeu
- Gérer les récompenses
- Les étapes suivantes
- Conclusion
🎮 Introduction
Dans cet épisode, nous allons aborder l'utilisation d'Open AI Retro avec différents réseaux neuronaux. Nous commencerons par une interaction très simple avec l'environnement pour vous montrer comment utiliser le réseau Open AI. Nous suivrons une approche étape par étape et je m'efforcerai de vous expliquer au mieux le fonctionnement de chaque fonction.
⚙️ Configuration de l'environnement
Avant de commencer, nous devons retourner dans notre dossier de tutoriel. Si vous avez suivi l'épisode précédent, vous avez probablement créé un dossier spécifique à cet effet. À l'intérieur de ce dossier, nous avons notre environnement virtuel que nous avons activé précédemment.
📥 Import de Retro
Maintenant, nous devons importer Retro, l'environnement Open AI Gym Retro. C'est un excellent outil qui nous permettra de faire des merveilles. Pour ce faire, nous utiliserons la commande import retro
.
🏞️ Création de l'environnement
La prochaine étape consiste à créer un environnement de jeu spécifique. Cela se fait en utilisant la fonction retro.make()
et nous devons spécifier le jeu et l'état à charger.
🎮 Les actions
Dans le cadre de l'environnement du jeu, nous devons spécifier les actions que notre agent peut effectuer. En utilisant l'échantillonnage de l'espace d'actions de Retro, nous avons accès à une variété de combinaisons de boutons sur la manette Genesis. Cela nous permettra de contrôler le personnage du jeu.
▶️ Exécution du jeu
Maintenant que nous avons configuré notre environnement et défini les actions, nous pouvons exécuter le jeu. Cette fonctionnalité se fait en utilisant la boucle principale qui itère chaque image et chaque étape de jeu.
🎁 Gérer les récompenses
Les récompenses jouent un rôle essentiel dans l'apprentissage du jeu. À travers des actions spécifiques, notre agent peut obtenir des récompenses qui l'aident à apprendre et à prendre de meilleures décisions. Dans cette section, nous explorerons comment gérer ces récompenses.
👣 Les étapes suivantes
Maintenant que nous comprenons les bases de l'utilisation de Retro avec des réseaux neuronaux, il est temps de passer aux étapes suivantes. Dans le prochain épisode, nous installerons Python "neat" et commencerons à travailler dessus.
✨ Conclusion
Dans cet épisode, nous avons appris les bases de l'utilisation de Retro avec différents réseaux neuronaux. Nous avons exploré la configuration de l'environnement, l'importation de Retro, la création de l'environnement de jeu, la gestion des actions et des récompenses, et plus encore. Dans les prochains épisodes, nous approfondirons ces concepts et découvrirons de nouvelles possibilités passionnantes.
🌐 Ressources :
FAQ
Q: Cela fonctionne-t-il avec d'autres jeux rétro ?
A: Oui, Retro prend en charge une variété de jeux rétro, pas seulement Sonic the Hedgehog.
Q: Comment puis-je personnaliser les actions de mon agent ?
A: En utilisant l'échantillonnage de l'espace d'actions, vous pouvez spécifier les combinaisons de boutons que votre agent peut effectuer.
Q: Comment puis-je gérer les récompenses dans mon jeu ?
A: Vous pouvez utiliser les fonctions fournies par Retro pour définir et gérer les récompenses en fonction des actions de votre agent.
Q: Quelles sont les prochaines étapes dans l'apprentissage du jeu ?
A: Dans les prochains épisodes, nous installerons Python "neat" et explorerons davantage les réseaux neuronaux dans le contexte des jeux rétro.
Q: Y a-t-il des ressources supplémentaires pour en savoir plus sur Retro ?
A: Vous pouvez consulter la documentation Open AI Retro et le dépôt GitHub pour plus d'informations et de ressources supplémentaires.