Começando com a Academia Aberta: Simulação de Aprendizado Profundo

Tabela de conteúdos:

• Introdução
• Instalação do ambiente de academia aberta
• Explorando ambientes de controle clássico
• Criando uma classe de agente personalizado
• Definindo uma política de ação personalizada
• Equilibrando o carro-pêndulo
• Interagindo com o ambiente e o agente
• Conclusão

Introdução

Neste artigo, iremos explorar o mundo dos desafios de aprendizado profundo ao abrir uma academia. Vamos criar um agente para jogar em diferentes ambientes de simulação, com o objetivo de maximizar a recompensa de interação com esses ambientes. Começaremos instalando o ambiente de academia aberta e explorando os ambientes de controle clássico.

Instalação do ambiente de academia aberta

Antes de começarmos, precisamos instalar o ambiente de academia aberta. Faremos isso usando o pip com o seguinte comando:

pip install gym

Após a instalação, podemos importar a biblioteca usando o seguinte código:

import gym

Explorando ambientes de controle clássico

Existem diferentes ambientes disponíveis na academia aberta, e cada um deles apresenta diferentes níveis de complexidade. Vamos nos concentrar nos ambientes de controle clássico neste artigo. Podemos começar criando uma instância do ambiente que queremos jogar. Por exemplo, vamos verificar o ambiente de "carro-pêndulo clássico":

env = gym.make('ClassicControl')

Agora temos uma referência para interagir com esse ambiente.

Criando uma classe de agente personalizado

Para criar um agente personalizado, precisamos entender a interface do objeto de ambiente. Podemos consultar a página do ambiente no GitHub para obter mais informações sobre seus atributos e características. Por exemplo, vamos verificar a tabela de observação e ação do ambiente "carro-pêndulo". Podemos acessar essas informações diretamente no objeto de ambiente.

Definindo uma política de ação personalizada

Agora que entendemos as informações do ambiente, podemos criar uma classe de agente que usa essas informações para tomar ações personalizadas. Podemos definir um método para escolher uma ação a partir das ações disponíveis. Para espaços de ação discretos, isso é simplesmente um número inteiro que varia de 0 a N-1, onde N é o número de ações disponíveis.

Equilibrando o carro-pêndulo

Se quisermos definir uma política de ação personalizada para equilibrar o carro-pêndulo, precisamos levar em consideração o ângulo do pêndulo. Se o ângulo for negativo, devemos empurrar o carro para a esquerda. Caso contrário, devemos empurrar o carro para a direita. Isso pode ser feito verificando o valor do ângulo no estado atual do ambiente.

Interagindo com o ambiente e o agente

Agora que temos uma ideia de como interagir com um ambiente e criar um agente personalizado, podemos começar a treinar nosso agente para tomar as melhores ações para otimizar o desempenho no ambiente. Neste artigo, apenas arranhamos a superfície do processo, mas nos próximos artigos iremos aprofundar e treinar nosso agente para tomar as melhores decisões.

Conclusão

Neste artigo, exploramos os conceitos básicos de usar a academia aberta para treinar um agente em ambientes de controle clássico. Vimos como instalar o ambiente, criar uma classe de agente personalizado e definir uma política de ação baseada no estado do ambiente. Nos próximos artigos, continuaremos a construir sobre essa base e treinar nosso agente para obter um desempenho excelente em diferentes ambientes. Fique ligado!

Destaques:

• Explorando ambientes de aprendizado profundo na academia aberta
• Instalando o ambiente de academia aberta com o pip
• Criando um agente personalizado para ambientes de controle clássico
• Definindo uma política de ação baseada no estado do ambiente

FAQ

P: Como posso instalar o ambiente de academia aberta? R: Você pode instalar o ambiente de academia aberta usando o comando pip install gym.

P: Quais são os tipos de ambientes disponíveis na academia aberta? R: Existem diferentes tipos de ambientes disponíveis na academia aberta, como ambientes de controle clássico, ambientes de jogos e ambientes de robótica.

P: Como posso definir uma política de ação personalizada para o meu agente? R: Você pode definir uma política de ação personalizada implementando um método em sua classe de agente que escolhe a ação com base no estado atual do ambiente.

P: O que é o ambiente "carro-pêndulo clássico"? R: O ambiente "carro-pêndulo clássico" é um ambiente de controle clássico que envolve equilibrar um carro em movimento com um pêndulo pendurado nele.

P: O que é a academia aberta? R: A academia aberta é uma biblioteca de ambientes de simulação projetados para facilitar o treinamento de agentes de aprendizado por reforço.

Recursos:

• Academia aberta