API OpenAI Gym berputar di sekitar komponen berikut:
Apa yang dapat Anda lakukan dengan gym Openai?
Karena OpenAI Gym memungkinkan Anda membuat lingkungan belajar khusus, berikut adalah beberapa cara untuk menggunakannya dalam skenario dunia nyata.
1. Simulasi permainan
Anda dapat memanfaatkan lingkungan game OpenAI Gym untuk menghargai perilaku yang diinginkan, membuat hadiah dalam game, dan menambahkan kompleksitas ke setiap level game.
2. Pengenalan gambar
Di mana data, sumber daya, dan waktu terbatas, OpenAI Gym dapat berguna untuk mengembangkan sistem pengenalan gambar. Pada tingkat yang lebih dalam, Anda dapat mengembangkannya untuk membangun sistem pengenalan wajah yang memberikan penghargaan kepada agen yang mengidentifikasi wajah dengan benar.
3. Pelatihan robot
OpenAI Gym juga menyediakan model lingkungan simulasi 3D dan 2D yang intuitif di mana perilaku robot yang diinginkan dapat diterapkan. Roboschool adalah contoh perangkat lunak simulasi robot terukur yang dibangun dengan OpenAI Gym.
4. Pemasaran
Anda juga dapat menggunakan OpenAI Gym untuk membangun solusi pemasaran seperti server iklan, bot stok, bot ramalan penjualan, sistem rekomendasi produk, dan banyak lagi. Misalnya, Anda dapat membuat model OpenAI Gym khusus yang menghukum iklan berdasarkan tayangan dan rasio klik-tayang.
5. Pemrosesan Bahasa Alami
Beberapa cara untuk menerapkan OpenAI Gym dalam pemrosesan bahasa alami adalah pertanyaan pilihan ganda yang melibatkan penyelesaian kalimat atau pembuatan pengklasifikasi spam. Misalnya, Anda dapat melatih agen untuk mempelajari infleksi kalimat guna menghindari bias saat menandai peserta.
Beginilah Cara Memulai OpenAI GYM
OpenAI Gym mendukung Python 3.7 dan yang lebih baru. Untuk menyiapkan lingkungan OpenAI Gym, harap instal ruang olahraga versi gym forked gym yang didukung secara permanen:
pip install gymnasiumKemudian putar lingkungan. Anda dapat membuat lingkungan khusus. Tapi mulailah bermain dengan yang sudah ada untuk menguasai konsep OpenAI Gym.
Kode di bawah memainkan FrozenLake-v1. Metode env.reset mencatat pengamatan awal:
import gymnasium as gym
env = gym.make('FrozenLake-v1', render_mode="human")observation, info = env.reset()Perpustakaan tambahan diperlukan untuk beberapa lingkungan. Jika Anda perlu menginstal pustaka lain, Python merekomendasikannya dengan pesan pengecualian.
Misalnya, instal perpustakaan tambahan (ruang olahraga [text-toys]) untuk menjalankan FrozenLake-v1.
Bangun kekuatan di Openai Gym
Salah satu kelemahan pengembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah kurangnya infrastruktur pelatihan dan dataset. Namun, jika Anda ingin mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi atau perangkat Anda, kini lebih mudah karena model AI siap pakai tersebar di seluruh web. Sementara beberapa alat ini tidak mahal, yang lain, termasuk OpenAI Gym, gratis dan bersumber terbuka.
