Python ofrece un rico ecosistema de bibliotecas diseñadas específicamente para el aprendizaje de refuerzo (RL), que atiende a una variedad de usuarios, desde principiantes hasta investigadores avanzados. Estas bibliotecas proporcionan herramientas, marcos y entornos para desarrollar, capacitar y probar algoritmos RL, que respalda el aprendizaje fundamental y las aplicaciones del mundo real.
Los agentes de TensorFlow (TF-Agents) es una biblioteca versátil y modular basada en TensorFlow, que permite a los investigadores y desarrolladores construir agentes y entornos de RL con flexibilidad. Admite múltiples algoritmos RL populares, como la red Q de Deep (DQN), la optimización de políticas proximales (PPO) y el gradiente de política determinista profundo (DDPG). Aprovechando los gráficos computacionales de Tensorflow y la diferenciación automática, permite una experimentación y implementación eficientes de soluciones RL dentro del ecosistema TensorFlow.
Operai Gym es una de las bibliotecas más fundamentales para la experimentación RL. Proporciona una API estandarizada y un conjunto integral de entornos de referencia, incluidos problemas de control clásicos, juegos Atari y simulaciones de robótica. El propio gimnasio se enfoca en entornos y no implementa algoritmos RL, pero sirve como una plataforma esencial para probar y comparar algoritmos al proporcionar una interfaz de entorno consistente.
Las líneas de base estables3 se basan en Operai Gym al ofrecer implementaciones de alta calidad de algoritmos RL de última generación. Admite métodos ampliamente utilizados como PPO, DQN y actor suave-crítico (SAC). Esta biblioteca ofrece ventajas de usabilidad como una API consistente para capacitación y evaluación, soporte incorporado para el ahorro de modelos, registro y ajuste de hiperparameter. Se mantiene activamente e integra con Pytorch, lo que permite a los usuarios personalizar las arquitecturas de redes neuronales.
Ray Rllib es una biblioteca RL escalable dentro del marco informático distribuido de Ray. Está diseñado para capacitar a los agentes de RL en conjuntos de datos a gran escala y en entornos distribuidos. RLLIB admite una gama de algoritmos que incluyen ventaja asíncrona del actor-crítico (A3C), PPO y DQN. Su característica clave es la capacitación distribuida, que permite la capacitación en múltiples nodos o máquinas, mejorando la escalabilidad para proyectos de nivel empresarial o de grado de investigación.
Keras-RL integra la simplicidad de alto nivel de Keras con algoritmos RL. Es fácil de usar para aquellos familiarizados con el aprendizaje profundo en Keras y admite algoritmos como DQN, DDPG y A3C. Los usuarios pueden personalizar fácilmente las redes neuronales para sus tareas RL. Esta facilidad de uso hace que Keras-RL sea adecuado para los profesionales que buscan experimentar con RL sin una complejidad algorítmica extensa.
Pytorch RL se centra en aprovechar las capacidades de gráficos de cálculo dinámico de Pytorch para el desarrollo de RL. Se beneficia de la flexibilidad de Pytorch y el amplio apoyo comunitario, lo que lo hace popular entre los investigadores y desarrolladores que prefieren Pytorch como su marco de aprendizaje profundo. Esta biblioteca proporciona un rico conjunto de algoritmos RL y documentación detallada con tutoriales para facilitar el aprendizaje.
El entrenador, desarrollado por Intel Ai Lab, es un marco RL integral diseñado tanto para los usuarios principiantes y avanzados. Cuenta con una arquitectura modular e incluye implementaciones de numerosos algoritmos RL como DQN, A3C, Optimización de Política de la Región de Fideicomiso (TRPO) y muchos otros. Coach proporciona tutoriales y ejemplos fáciles de seguir, apoyando el aprendizaje práctico y la aplicación práctica de la investigación de RL de vanguardia.
Pyqlearning es un paquete de Python especializado en refuerzo y aprendizaje de refuerzo profundo, particularmente centrado en la familia de métodos Q-Learning. Es adecuado para la educación y la experimentación, proporcionando un enfoque paso a paso para construir modelos RL, incluidos Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks y otras técnicas fundamentales. Su documentación es instructiva, lo que la hace útil para los alumnos.
Chainerrl se basa en el marco de aprendizaje profundo de Chainer. Es un paquete RL fácil de usar con buenos materiales de aprendizaje y herramientas de visualización adicionales a través de ChainErrl-visualizer, que ayuda a analizar y depurar el comportamiento del agente. El paquete admite una variedad de algoritmos RL y es apropiado para los que se invierten en Chainer como su marco de aprendizaje profundo.
Gymnasium es una evolución del gimnasio Operai, que proporciona una interfaz moderna y mantenida activamente para entornos RL. Ofrece API estandarizadas y una amplia gama de entornos para capacitar a los agentes RL. El gimnasio se utiliza ampliamente como un paquete base por muchas otras bibliotecas RL debido a su ecosistema entorno integral.
La Biblioteca RL oficial de Pytorch (Pytorch/RL) ofrece estructuras modulares y primitivas de primera para desarrollar algoritmos RL. Admite casos de uso avanzados como el aprendizaje de refuerzo con comentarios humanos (RLHF) y capacitación acuática de herramientas. Su estrecha integración con Pytorch permite flexibilidad y prototipos rápidos.
Tensorforce es otra biblioteca RL centrada en proporcionar implementaciones flexibles y fáciles de entender. Enfatiza la claridad y la reproducibilidad, lo que respalda múltiples algoritmos y entornos RL. Tensorforce puede servir como base para las aplicaciones de investigación y de nivel de producción.
Rlberry está diseñado para simplificar el desarrollo de RL mediante la automatización de los pasos estándar en la capacitación y la evaluación, lo que permite a los desarrolladores más tiempo centrarse en el diseño y la experimentación. Admite un equilibrio entre facilidad de uso y configurabilidad.
Varios factores influyen en la elección de una biblioteca RL, incluido el número de algoritmos de vanguardia implementados, calidad y amplitud de la documentación y tutoriales, entornos compatibles, capacidades de registro y seguimiento, entornos vectorizados o paralelos para una capacitación más rápida y la frecuencia de las actualizaciones para mantener el practice con los avances de investigación de RL.
A continuación se presentan detalles sobre algoritmos y características respaldadas por algunas bibliotecas RL prominentes:
- Los agentes de TensorFlow admiten algoritmos como DQN, PPO y DDPG con un diseño modular ideal para usuarios de TensorFlow.
- Las líneas de base estables3 ofrecen una selección amplia que incluye PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 con una fuerte integración de Pytorch.
- Ray Rllib incluye implementaciones escalables de A3C, PPO, DQN y admite capacitación distribuida.
-El entrenador apoya el actor-crítico, acer, clonación de comportamiento, dqn de arranque, DQN categórico, PPO recortado, DDPG, DQN doble, DQN DQN, Aprendizaje N-Step Q, control episódico neural, optimización de políticas proximales, DQN de lluvia, DQN, Soft Actor-Critic, TD3 y más.
- Keras-RL se centra en DQN, DDPG y A3C, ofreciendo simplicidad en la implementación dentro del marco Keras.
- Pyqlearning se centra en las variantes de Q-learning, incluidas las políticas de Epsilon Greedy y Boltzmann, y métodos de refuerzo profundo.
- Chainerrl y Chainerrl-visualizer facilitan la capacitación y la depuración de agentes con múltiples algoritmos RL populares.
Muchas de estas bibliotecas también proporcionan integración con herramientas populares de registro y monitoreo, como TensorBoard y Neptuno, lo que permite a los profesionales rastrear experimentos y analizar el rendimiento del agente de manera efectiva. Además, los entornos vectorizados o las características de multiprocesamiento en bibliotecas como las líneas de base estables3 y RLLIB aceleran significativamente el entrenamiento ejecutando múltiples simulaciones en paralelo.
En términos de usabilidad, el gimnasio y gimnasio Operai, sin ofrecer algoritmos RL, son esenciales debido a sus entornos diversos y ampliamente utilizados, lo que los convierte en una base común en muchos proyectos RL. Bibliotecas como las líneas de base estables3 y el entrenador atienden tanto a principiantes como a expertos al proporcionar API fáciles junto con una configuración profunda. Ray Rllib se destaca para implementaciones a gran escala y capacitación RL distribuida.
Las bibliotecas de Python RL continúan evolucionando rápidamente con actualizaciones frecuentes que incorporan las últimas investigaciones y mejoras algorítmicas. Este desarrollo en curso garantiza que los profesionales tengan acceso a herramientas de vanguardia para la experimentación y la implementación del mundo real en dominios como juegos, robótica, finanzas y control autónomo.
En resumen, el paisaje de la biblioteca de Python RL es rico y diverso, desde kits de herramientas modulares de bajo nivel para investigadores de algoritmos (por ejemplo, TF-Agents, Pytorch RL) hasta marcos de alto nivel que se centran en la facilidad de uso y la escalabilidad (por ejemplo, Baselines3 estables, Ray Rllib, entrenador). Elegir la biblioteca correcta depende de factores como el backend de aprendizaje profundo preferido, la escala de las tareas RL, el soporte de algoritmos deseado y el nivel de personalización necesario. Estas bibliotecas capacitan colectivamente un amplio espectro de investigaciones y aplicaciones de aprendizaje de refuerzo.
Esta descripción general completa cubre las bibliotecas de Python primarias y ampliamente utilizadas para el aprendizaje de refuerzo junto con sus características, algoritmos y casos de uso típicos, proporcionando una base sólida para cualquier persona interesada en aplicar técnicas RL.