Bibliotecas de Python para el aprendizaje por refuerzo

1. KerasRL:
- Descripción: KerasRL es una biblioteca de aprendizaje por refuerzo profundo construida sobre la biblioteca de aprendizaje profundo de Keras. Proporciona un conjunto de API de alto nivel para crear y entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo. KerasRL incluye implementaciones de algoritmos populares como Deep Q-Networks (DQN) y métodos Actor-Critic[1][3].
- Criterios:
- Métodos de RL de última generación: los algoritmos implementados incluyen DQN, DDPG, CDQN, CEM y Deep SARSA.
- Fácil de comenzar: el código está bien comentado y es fácil de leer, lo que lo hace sencillo de entender y modificar.
- Fácil de conectar su propio entorno: No es independiente de OpenAI Gym, por lo que se requieren modificaciones para otros entornos.
- Fácil de modificar los agentes: Muy fácil de agregar nuevos agentes.
- Comunidad y actualizaciones: No se mantiene activamente.
- Soporte de tensorboard: No implementado.
- Otras características: Incluye un sistema de entorno vectorizado[4].

2. RL_Entrenador:
- Descripción: RL_Coach es un marco Python RL desarrollado por Intel AI Lab. Contiene muchos algoritmos de última generación y expone API fáciles de usar para experimentar con nuevos algoritmos de RL. Los componentes son modulares, lo que facilita la ampliación y reutilización de los componentes existentes[1].
- Criterios:
- Algoritmos RL de última generación implementados: incluye una amplia gama de algoritmos como Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning y más.
- Documentación oficial y tutoriales: Se encuentran disponibles documentación completa y valiosos tutoriales.
- Código legible: el código es de código abierto pero carece de comentarios, lo que dificulta la personalización.
- Número de entornos compatibles: No especificado.
- Herramientas de registro y seguimiento: No especificado.
- Entorno vectorizado: No especificado.
- Actualizaciones periódicas: No especificado[1].

3. Fuerza tensor:
- Descripción: Tensorforce es un marco de aprendizaje por refuerzo profundo basado en TensorFlow. Incluye una de las mejores implementaciones de algoritmos RL[4].
- Criterios:
- Métodos RL de última generación: No especificado.
- Buena documentación y tutoriales: No especificado.
- Funciona en su propio entorno: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Actualizaciones periódicas y comunidad activa: No especificado.
- Soporte de tensorboard: No especificado.
- Otras características: No especificado[4].

4. Pyqaprendizaje:
- Descripción: Pyqlearning es una biblioteca de Python para implementar el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje por refuerzo profundo, especialmente para Q-Learning, Deep Q-Network y Multi-Agent Deep Q-Network. Puede optimizarse mediante modelos de recocido como el recocido simulado, el recocido simulado adaptativo y el método Quantum Monte Carlo [2].
- Criterios:
- Métodos RL de última generación: No especificado.
- Documentación oficial y tutoriales: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Número de entornos compatibles: No especificado.
- Herramientas de registro y seguimiento: No especificado.
- Entorno vectorizado: No especificado.
- Actualizaciones periódicas: No especificado[2].

5. Líneas de base estables:
- Descripción: Stable Baselines es una poderosa biblioteca que ofrece una colección de algoritmos de aprendizaje por refuerzo de última generación en Python. Está construido sobre la biblioteca OpenAI Gym y proporciona una API simple y fácil de usar para entrenar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo[3].
- Criterios:
- Métodos RL de última generación: incluye implementaciones de algoritmos populares como A2C, TRPO y PPO.
- Buena documentación y tutoriales: No especificado.
- Funciona en su propio entorno: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Actualizaciones periódicas y comunidad activa: No especificado.
- Soporte de tensorboard: No especificado.
- Otras características: No especificado[3].

6. Ray RLlib:
- Descripción: Ray RLlib es una biblioteca de aprendizaje por refuerzo construida sobre el marco de computación distribuida de Ray. Proporciona un conjunto completo de API para crear y entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo, incluido el soporte para entrenamiento distribuido y ajuste de hiperparámetros[3].
- Criterios:
- Métodos RL de última generación: incluye implementaciones de algoritmos populares como DQN, A3C e IMPALA.
- Buena documentación y tutoriales: No especificado.
- Funciona en su propio entorno: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Actualizaciones periódicas y comunidad activa: No especificado.
- Soporte de tensorboard: No especificado.
- Otras características: No especificado[3].

7. Dopamina:
- Descripción: Dopamina es una biblioteca de aprendizaje por refuerzo desarrollada por Google. Está diseñado para proporcionar un marco flexible y fácil de usar para crear y capacitar agentes de aprendizaje por refuerzo. Dopamina incluye implementaciones de algoritmos populares como DQN y C51, así como herramientas para visualizar y analizar sus experimentos de aprendizaje por refuerzo[3].
- Criterios:
- Métodos de RL de última generación: Incluye implementaciones de algoritmos populares.
- Buena documentación y tutoriales: No especificado.
- Funciona en su propio entorno: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Actualizaciones periódicas y comunidad activa: No especificado.
- Soporte de tensorboard: No especificado.
- Otras características: No especificado[3].

8. Kit RL:
- Descripción: RLkit es una biblioteca de aprendizaje por refuerzo desarrollada por el Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de Berkeley (BAIR). Está construido sobre PyTorch y proporciona un conjunto de API de alto nivel para crear y entrenar modelos de aprendizaje por refuerzo. RLkit incluye implementaciones de algoritmos populares como DDPG y SAC, así como herramientas para visualizar y analizar sus resultados[3].
- Criterios:
- Métodos de RL de última generación: Incluye implementaciones de algoritmos populares.
- Buena documentación y tutoriales: No especificado.
- Funciona en tu propio entorno: No especificado.
- Código legible: No especificado.
- Actualizaciones periódicas y comunidad activa: No especificado.
- Soporte de tensorboard: No especificado.
- Otras características: No especificado[3].

Cada biblioteca tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección de cuál usar depende de los requisitos específicos de su proyecto. Por ejemplo, si necesita una biblioteca con una amplia gama de algoritmos implementados, RL_Coach podría ser una buena opción. Si prefiere una biblioteca construida sobre TensorFlow, Tensorforce podría ser adecuada. Para una biblioteca con una API simple y fácil de usar, Stable Baselines podría ser la mejor opción[1][3][4].