Bibliothèques Python pour l'apprentissage par renforcement

1. KerasRL :
- Description : KerasRL est une bibliothèque d'apprentissage par renforcement en profondeur construite sur la bibliothèque d'apprentissage en profondeur Keras. Il fournit un ensemble d'API de haut niveau pour créer et former des modèles d'apprentissage par renforcement. KerasRL inclut des implémentations d'algorithmes populaires tels que les méthodes Deep Q-Networks (DQN) et Actor-Critic[1][3].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : les algorithmes implémentés incluent DQN, DDPG, CDQN, CEM et Deep SARSA.
- Facile à démarrer : Le code est bien commenté et facile à lire, ce qui le rend simple à comprendre et à modifier.
- Facile à connecter à votre propre environnement : non indépendant d'OpenAI Gym, des modifications sont donc nécessaires pour d'autres environnements.
- Facile à modifier les agents : Très facile à ajouter de nouveaux agents.
- Communauté et mises à jour : non activement maintenu.
- Prise en charge de Tensorboard : non implémenté.
- Autres fonctionnalités : Inclut un système d'environnement vectorisé[4].

2. RL_Coach :
- Description : RL_Coach est un framework Python RL développé par Intel AI Lab. Il contient de nombreux algorithmes de pointe et expose des API faciles à utiliser pour expérimenter de nouveaux algorithmes RL. Les composants sont modulaires, ce qui facilite l'extension et la réutilisation des composants existants[1].
- Critères:
- Algorithmes RL de pointe implémentés : comprend un large éventail d'algorithmes tels que Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning, et plus encore.
- Documentation et tutoriels officiels : Une documentation complète et de précieux tutoriels sont disponibles.
- Code lisible : Le code est open source mais manque de commentaires, ce qui rend la personnalisation difficile.
- Nombre d'environnements pris en charge : non spécifié.
- Outils de journalisation et de suivi : non spécifié.
- Environnement vectorisé : Non spécifié.
- Mises à jour régulières : Non spécifié[1].

3. Tensorforce :
- Description : Tensorforce est un framework d'apprentissage par renforcement profond basé sur TensorFlow. Il inclut l'une des meilleures implémentations des algorithmes RL[4].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : Non spécifié.
- Bonne documentation et tutoriels : Non spécifié.
- Fonctionne dans votre propre environnement : Non spécifié.
- Code lisible : Non précisé.
- Mises à jour régulières et communauté active : Non spécifié.
- Prise en charge du Tensorboard : non spécifié.
- Autres fonctionnalités : Non spécifié[4].

4. Pyqlearning :
- Description : Pyqlearning est une bibliothèque Python pour la mise en œuvre de l'apprentissage par renforcement et de l'apprentissage par renforcement profond, en particulier pour Q-Learning, Deep Q-Network et Multi-agent Deep Q-Network. Il peut être optimisé par des modèles de recuit tels que le recuit simulé, le recuit simulé adaptatif et la méthode Quantum Monte Carlo[2].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : Non spécifié.
- Documentation et tutoriels officiels : Non précisé.
- Code lisible : Non spécifié.
- Nombre d'environnements pris en charge : non spécifié.
- Outils de journalisation et de suivi : non spécifié.
- Environnement vectorisé : Non spécifié.
- Mises à jour régulières : Non spécifié[2].

5. Lignes de base stables :
- Description : Stable Baselines est une bibliothèque puissante qui offre une collection d'algorithmes d'apprentissage par renforcement de pointe en Python. Il est construit sur la bibliothèque OpenAI Gym et fournit une API simple et facile à utiliser pour former et évaluer les agents d'apprentissage par renforcement[3].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : inclut des implémentations d'algorithmes populaires tels que A2C, TRPO et PPO.
- Bonne documentation et tutoriels : Non spécifié.
- Fonctionne dans votre propre environnement : Non spécifié.
- Code lisible : Non précisé.
- Mises à jour régulières et communauté active : Non spécifié.
- Prise en charge du Tensorboard : non spécifié.
- Autres fonctionnalités : Non spécifié[3].

6. Ray RLlib :
- Description : Ray RLlib est une bibliothèque d'apprentissage par renforcement construite sur le framework informatique distribué Ray. Il fournit un ensemble complet d'API pour la création et la formation de modèles d'apprentissage par renforcement, y compris la prise en charge de la formation distribuée et du réglage des hyperparamètres[3].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : inclut des implémentations d'algorithmes populaires tels que DQN, A3C et IMPALA.
- Bonne documentation et tutoriels : Non spécifié.
- Fonctionne dans votre propre environnement : Non spécifié.
- Code lisible : Non précisé.
- Mises à jour régulières et communauté active : Non spécifié.
- Prise en charge du Tensorboard : non spécifié.
- Autres fonctionnalités : Non spécifié[3].

7. Dopamine :
- Description : Dopamine est une bibliothèque d'apprentissage par renforcement développée par Google. Il est conçu pour fournir un cadre flexible et facile à utiliser pour créer et former des agents d’apprentissage par renforcement. Dopamine comprend des implémentations d'algorithmes populaires tels que DQN et C51, ainsi que des outils pour visualiser et analyser vos expériences d'apprentissage par renforcement[3].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : inclut des implémentations d'algorithmes populaires.
- Bonne documentation et tutoriels : Non spécifié.
- Fonctionne dans votre propre environnement : Non spécifié.
- Code lisible : Non précisé.
- Mises à jour régulières et communauté active : Non spécifié.
- Prise en charge du Tensorboard : non spécifié.
- Autres fonctionnalités : Non spécifié[3].

8. Kit RL :
- Description : RLkit est une bibliothèque d'apprentissage par renforcement développée par le laboratoire de Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Il est construit sur PyTorch et fournit un ensemble d'API de haut niveau pour créer et former des modèles d'apprentissage par renforcement. RLkit comprend des implémentations d'algorithmes populaires tels que DDPG et SAC, ainsi que des outils pour visualiser et analyser vos résultats[3].
- Critères:
- Méthodes RL de pointe : inclut des implémentations d'algorithmes populaires.
- Bonne documentation et tutoriels : Non spécifié.
- Fonctionne dans votre propre environnement : Non spécifié.
- Code lisible : Non précisé.
- Mises à jour régulières et communauté active : Non spécifié.
- Prise en charge du Tensorboard : non spécifié.
- Autres fonctionnalités : Non spécifié[3].

Chaque bibliothèque a ses forces et ses faiblesses, et le choix de celle à utiliser dépend des exigences spécifiques de votre projet. Par exemple, si vous avez besoin d'une bibliothèque avec un large éventail d'algorithmes implémentés, RL_Coach peut être un bon choix. Si vous préférez une bibliothèque construite sur TensorFlow, Tensorforce pourrait convenir. Pour une bibliothèque dotée d'une API simple et facile à utiliser, des lignes de base stables pourraient être la meilleure option[1][3][4].