Apa Itu OpenAI Gym Dan Bagaimana Cara Menggunakannya? – Jika Anda tidak dapat mem-build model machine learning dari awal atau tidak memiliki infrastruktur, cukup sambungkan aplikasi Anda ke model kerja untuk menjembatani kesenjangan tersebut.
Kecerdasan buatan tersedia untuk semua orang dengan satu atau lain cara. Ketika datang ke OpenAI Gym, ada banyak tempat pelatihan untuk dijelajahi untuk mendukung lembaga pembelajaran penguatan Anda.
Apa itu OpenAI Gym, bagaimana cara kerjanya dan apa yang dapat Anda lakukan dengannya?
Apa itu Openai Gym?
OpenAI Gym dilengkapi dengan API Pythonic yang menawarkan Anda kemungkinan untuk membuat simulasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Jika Anda menentukan bahwa hadia itu positif atau negatif, Anda harus menentukan bahwa itu bukan. Saya telah memilih memori Hadia dan saya setuju bahwa saya dapat kembali bekerja.
Langkah apa yang terjadi sekarang dan waktu yang Anda putuskan sampai Anda membuatnya. Penting agar Anda tidak melakukan kesalahan.
Bagaimana Cara Kerja Openai Gym?
Lingkungan OpenAI Gym didasarkan pada Markov Decision Process (MDP), sebuah model keputusan dinamis yang digunakan dalam pembelajaran penguatan. Oleh karena itu, penghargaan hanya terjadi ketika kondisi lingkungan berubah. Dan peristiwa di negara bagian berikutnya hanya bergantung pada keadaan saat ini, karena MDP tidak memperhitungkan peristiwa masa lalu.
Sebelum kita melanjutkan, mari kita lihat contoh untuk memahami aplikasi OpenAI Gym dengan cepat dalam pembelajaran penguatan.
Misalkan Anda sedang melatih mobil dalam game balapan, maka Anda dapat memutar trek balap di OpenAI Gym. Jika kendaraan berbelok ke kanan dan bukan ke kiri selama pembelajaran penguatan, kendaraan tersebut mungkin menerima hadiah negatif -1. Kursus pacuan kuda berubah di setiap tahap dan bisa menjadi lebih rumit di tahap berikutnya.
Imbalan atau hukuman negatif tidak buruk bagi agen dalam pembelajaran penguatan. Dalam beberapa kasus, ini mendorongnya untuk mencapai tujuannya lebih cepat. Dengan cara ini, mobil mempelajari trek dari waktu ke waktu dan menguasai navigasi dengan payline.
Misalnya, kami memprakarsai lingkungan FrozenLake v1 di mana agen dihukum karena jatuh ke dalam lubang es, tetapi diberi hadiah karena menemukan kotak hadiah.
Lari pertama kami menghasilkan lebih sedikit penalti tanpa hadiah:
Namun, iterasi ketiga menghasilkan lingkungan yang lebih kompleks. Tapi agen mendapat hadiah:
Hasil di atas tidak berarti bahwa agen meningkat pada iterasi berikutnya. Meskipun dia berhasil menghindari lebih banyak lubang di lain waktu, dia mungkin tidak diberi hadiah untuk itu. Tetapi mengubah beberapa parameter dapat meningkatkan kecepatan belajar.
Komponen kebugaran terbuka
