Bibliotecas Python para aprendizado por reforço

1. KerasRL:
- Descrição: KerasRL é uma biblioteca de aprendizagem por reforço profundo construída sobre a biblioteca de aprendizagem profunda Keras. Ele fornece um conjunto de APIs de alto nível para construir e treinar modelos de aprendizagem por reforço. KerasRL inclui implementações de algoritmos populares como Deep Q-Networks (DQN) e métodos Actor-Critic[1][3].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Algoritmos implementados incluem DQN, DDPG, CDQN, CEM e Deep SARSA.
- Fácil de começar: O código é bem comentado e fácil de ler, tornando-o simples de entender e modificar.
- Fácil de conectar seu próprio ambiente: Não é independente do OpenAI Gym, portanto, modificações são necessárias para outros ambientes.
- Fácil de modificar os agentes: Muito fácil de adicionar novos agentes.
- Comunidade e atualizações: Não mantido ativamente.
- Suporte ao Tensorboard: Não implementado.
- Outras funcionalidades: Inclui um sistema de ambiente vetorizado[4].

2. RL_Treinador:
- Descrição: RL_Coach é uma estrutura Python RL desenvolvida pelo Intel AI Lab. Ele contém muitos algoritmos de última geração e expõe APIs fáceis de usar para experimentar novos algoritmos RL. Os componentes são modulares, facilitando a extensão e reutilização de componentes existentes[1].
- Critérios:
- Algoritmos RL de última geração implementados: Inclui uma ampla variedade de algoritmos, como Ator-Crítico, ACER, Clonagem Comportamental e muito mais.
- Documentação oficial e tutoriais: Documentação completa e tutoriais valiosos estão disponíveis.
- Código legível: o código é de código aberto, mas não possui comentários, tornando a personalização um desafio.
- Número de ambientes suportados: Não especificado.
- Ferramentas de registro e rastreamento: Não especificado.
- Ambiente vetorizado: Não especificado.
- Atualizações regulares: Não especificado[1].

3. Tensorforça:
- Descrição: Tensorforce é uma estrutura de aprendizagem por reforço profundo baseada no TensorFlow. Inclui uma das melhores implementações de algoritmos RL[4].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Não especificado.
- Boa documentação e tutoriais: Não especificado.
- Funciona em seu próprio ambiente: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Atualizações regulares e comunidade ativa: Não especificado.
- Suporte ao Tensorboard: Não especificado.
- Outros recursos: Não especificado[4].

4. Pyqlearning:
- Descrição: Pyqlearning é uma biblioteca Python para implementação de Aprendizado por Reforço e Aprendizado por Reforço Profundo, especialmente para Q-Learning, Deep Q-Network e Multi-agent Deep Q-Network. Ele pode ser otimizado por modelos de recozimento, como Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing e Quantum Monte Carlo Method[2].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Não especificado.
- Documentação oficial e tutoriais: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Número de ambientes suportados: Não especificado.
- Ferramentas de registro e rastreamento: Não especificado.
- Ambiente vetorizado: Não especificado.
- Atualizações regulares: Não especificado[2].

5. Linhas de base estáveis:
- Descrição: Stable Baselines é uma biblioteca poderosa que oferece uma coleção de algoritmos de aprendizagem por reforço de última geração em Python. Ele é construído com base na biblioteca OpenAI Gym e fornece uma API simples e fácil de usar para treinar e avaliar agentes de aprendizagem por reforço[3].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Inclui implementações de algoritmos populares como A2C, TRPO e PPO.
- Boa documentação e tutoriais: Não especificado.
- Funciona em seu próprio ambiente: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Atualizações regulares e comunidade ativa: Não especificado.
- Suporte ao Tensorboard: Não especificado.
- Outros recursos: Não especificado[3].

6. Ray RLlib:
- Descrição: Ray RLlib é uma biblioteca de aprendizado por reforço construída sobre a estrutura de computação distribuída Ray. Ele fornece um conjunto abrangente de APIs para construir e treinar modelos de aprendizado por reforço, incluindo suporte para treinamento distribuído e ajuste de hiperparâmetros[3].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Inclui implementações de algoritmos populares como DQN, A3C e IMPALA.
- Boa documentação e tutoriais: Não especificado.
- Funciona em seu próprio ambiente: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Atualizações regulares e comunidade ativa: Não especificado.
- Suporte ao Tensorboard: Não especificado.
- Outros recursos: Não especificado[3].

7. Dopamina:
- Descrição: Dopamine é uma biblioteca de aprendizagem por reforço desenvolvida pelo Google. Ele foi projetado para fornecer uma estrutura flexível e fácil de usar para construir e treinar agentes de aprendizagem por reforço. Dopamine inclui implementações de algoritmos populares como DQN e C51, bem como ferramentas para visualizar e analisar seus experimentos de aprendizagem por reforço[3].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Inclui implementações de algoritmos populares.
- Boa documentação e tutoriais: Não especificado.
- Funciona em seu próprio ambiente: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Atualizações regulares e comunidade ativa: Não especificado.
- Suporte ao Tensorboard: Não especificado.
- Outros recursos: Não especificado[3].

8. RLkit:
- Descrição: RLkit é uma biblioteca de aprendizagem por reforço desenvolvida pelo Laboratório de Pesquisa de Inteligência Artificial de Berkeley (BAIR). Ele é construído com base no PyTorch e fornece um conjunto de APIs de alto nível para construir e treinar modelos de aprendizagem por reforço. O RLkit inclui implementações de algoritmos populares como DDPG e SAC, bem como ferramentas para visualizar e analisar seus resultados[3].
- Critérios:
- Métodos RL de última geração: Inclui implementações de algoritmos populares.
- Boa documentação e tutoriais: Não especificado.
- Funciona em seu próprio ambiente: Não especificado.
- Código legível: Não especificado.
- Atualizações regulares e comunidade ativa: Não especificado.
- Suporte ao Tensorboard: Não especificado.
- Outros recursos: Não especificado[3].

Cada biblioteca tem seus pontos fortes e fracos, e a escolha de qual utilizar depende dos requisitos específicos do seu projeto. Por exemplo, se você precisa de uma biblioteca com uma ampla variedade de algoritmos implementados, RL_Coach pode ser uma boa escolha. Se você preferir uma biblioteca construída sobre o TensorFlow, o Tensorforce pode ser adequado. Para uma biblioteca com uma API simples e fácil de usar, Stable Baselines pode ser a melhor opção[1][3][4].