Criando Ambientes Personalizados para Aprendizado por Reforço

📚 Índice

1. Introdução
2. O que é Aprendizado por Reforço?
3. Personalização de Ambientes
4. Ambiente Personalizado
5. Observações e Recompensas
6. Criando um Ambiente de Jogo
7. Configuração Inicial
8. Inicialização do Ambiente
9. Resolvendo o Ambiente
10. Resultados do Treinamento
11. Melhorando o Desempenho
12. Conclusão

🎮 Introdução

Bem-vindos à parte três do Tutorial de Aprendizado por Reforço com Linhas de Baixo Estáveis! Nesta parte, vamos explorar o uso de ambientes personalizados. Converter um ambiente existente em uma estrutura de ambiente Gym é o foco principal. No entanto, também falaremos sobre a definição de espaços de observação e recompensa.

🤔 O que é Aprendizado por Reforço?

Antes de começarmos, vamos recapitular o que é o Aprendizado por Reforço. O Aprendizado por Reforço é um ramo da inteligência artificial que se concentra em como os agentes podem aprender a tomar decisões por conta própria. Em vez de serem programados com regras específicas, os agentes aprendem através da interação com o ambiente e da obtenção de recompensas.

🏭 Personalização de Ambientes

Para utilizar o Aprendizado por Reforço em ambientes personalizados, é necessário converter o ambiente existente em uma estrutura compatível com o Gym. O Gym é uma biblioteca popular para desenvolvimento de algoritmos de Aprendizado por Reforço. Ao converter o ambiente, é importante definir o espaço de observação e a recompensa.

🎮 Ambiente Personalizado

No nosso caso, vamos usar um jogo de snake como ambiente de demonstração. Após pesquisar e encontrar um jogo viável, faremos a conversão do ambiente para a estrutura Gym. Porém, antes de começar, é necessário decidir quais serão as observações e recompensas do ambiente.

👀 Observações e Recompensas

Definir as observações e recompensas do ambiente é essencial para garantir que o agente possa aprender de maneira eficaz. No nosso caso, as observações serão a posição da cabeça da cobra, a posição da maçã, o comprimento da cobra e os movimentos anteriores da cobra.

A recompensa será baseada no desempenho da cobra. Para cada maçã comida, a recompensa será positiva. No entanto, se a cobra colidir ou não comer nenhuma maçã, a recompensa será negativa.

🎮 Criando um Ambiente de Jogo

Agora que definimos as observações e recompensas, vamos iniciar o processo de conversão do ambiente em um ambiente Gym. Começaremos convertendo o código existente em uma única estrutura de script. Em seguida, criaremos a classe de ambiente personalizado com os métodos necessários, como "reset" e "step".

⚙️ Configuração Inicial

Para começar, importaremos as bibliotecas necessárias e definiremos as variáveis iniciais, como a taxa de atualização do jogo e o tamanho do tabuleiro. Também faremos os ajustes necessários para que o jogo possa ser executado de forma mais rápida.

🎯 Inicialização do Ambiente

Depois de configurar o ambiente, vamos trabalhar no método de inicialização. Neste método, iremos definir o espaço de ação e o espaço de observação. O espaço de ação será discreto, com quatro ações possíveis: cima, baixo, esquerda e direita. Já o espaço de observação será um vetor que conterá informações sobre a posição da cabeça da cobra, a posição da maçã, o comprimento da cobra e os movimentos anteriores.

🐍 Resolvendo o Ambiente

Agora que o ambiente está devidamente configurado, podemos implementar o método "reset" e "step". O método "reset" será responsável por reiniciar o ambiente, definindo a posição inicial da cobra e da maçã. Já o método "step" será responsável por executar uma ação e atualizar o estado do ambiente com base na ação tomada.

📈 Resultados do Treinamento

Após definir o ambiente e implementar os métodos necessários, é hora de treinar o agente de Aprendizado por Reforço. Usaremos o algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization) para treinar o agente. Durante o treinamento, monitoraremos o comprimento do episódio e a recompensa acumulada para avaliar o desempenho do agente.

🚀 Melhorando o Desempenho

Apesar de termos alcançado um certo nível de desempenho com o agente, ainda há espaço para melhorias. Vamos explorar diferentes formas de melhorar o desempenho, como ajustar a recompensa e adicionar restrições adicionais ao ambiente.

👋 Conclusão

Neste tutorial, abordamos como criar um ambiente personalizado para Aprendizado por Reforço. Através da conversão de um jogo de snake em um ambiente Gym, conseguimos treinar um agente que aprendeu a jogar o jogo com um certo nível de eficiência. Esperamos que você tenha adquirido uma compreensão mais profunda do processo de criação de ambientes personalizados e esteja animado para explorar ainda mais o campo do Aprendizado por Reforço.