Pustaka Python untuk pembelajaran Penguatan

1.KerasRL:
- Deskripsi: KerasRL adalah pustaka pembelajaran penguatan mendalam yang dibangun di atas pustaka pembelajaran mendalam Keras. Ini menyediakan serangkaian API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model pembelajaran penguatan. KerasRL mencakup implementasi algoritma populer seperti Deep Q-Networks (DQN) dan metode Actor-Critic[1][3].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Algoritme yang diterapkan meliputi DQN, DDPG, CDQN, CEM, dan Deep SARSA.
- Mudah untuk memulai: Kode ini diberi komentar yang baik dan mudah dibaca, membuatnya mudah untuk dipahami dan dimodifikasi.
- Mudah untuk menyambungkan lingkungan Anda sendiri: Tidak agnostik terhadap OpenAI Gym, jadi diperlukan modifikasi untuk lingkungan lain.
- Mudah untuk memodifikasi agen: Sangat mudah untuk menambahkan agen baru.
- Komunitas dan pembaruan: Tidak dikelola secara aktif.
- Dukungan Tensorboard: Tidak diterapkan.
- Fitur lainnya: Termasuk sistem lingkungan yang divektorkan[4].

2. RL_Pelatih:
- Deskripsi: RL_Coach adalah kerangka kerja Python RL yang dikembangkan oleh Intel AI Lab. Ini berisi banyak algoritme canggih dan menampilkan API yang mudah digunakan untuk bereksperimen dengan algoritme RL baru. Komponennya bersifat modular, sehingga memudahkan untuk memperluas dan menggunakan kembali komponen yang sudah ada [1].
- Kriteria:
- Algoritme RL canggih yang diterapkan: Mencakup berbagai algoritme seperti Aktor-Kritikus, ACER, Kloning Perilaku, dan banyak lagi.
- Dokumentasi dan tutorial resmi: Tersedia dokumentasi lengkap dan tutorial berharga.
- Kode yang dapat dibaca: Kode ini bersumber terbuka tetapi tidak memiliki komentar, sehingga membuat penyesuaian menjadi sulit.
- Jumlah lingkungan yang didukung: Tidak ditentukan.
- Alat pencatatan dan pelacakan: Tidak ditentukan.
- Lingkungan yang divektorkan: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin: Tidak ditentukan[1].

3. Kekuatan Tensor:
- Deskripsi: Tensorforce adalah framework pembelajaran penguatan mendalam berdasarkan TensorFlow. Ini mencakup salah satu implementasi terbaik dari algoritma RL [4].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Tidak ditentukan.
- Dokumentasi dan tutorial yang bagus: Tidak ditentukan.
- Bekerja di lingkungan Anda sendiri: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin dan komunitas aktif: Tidak ditentukan.
- Dukungan Tensorboard: Tidak ditentukan.
- Fitur lainnya: Tidak ditentukan[4].

4. Pembelajaran Pyq:
- Deskripsi: Pyqlearning adalah pustaka Python untuk mengimplementasikan Reinforcement Learning dan Deep Reinforcement Learning, khususnya untuk Q-Learning, Deep Q-Network, dan Multi-agent Deep Q-Network. Hal ini dapat dioptimalkan dengan model Annealing seperti Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing, dan Metode Quantum Monte Carlo [2].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Tidak ditentukan.
- Dokumentasi dan tutorial resmi: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Jumlah lingkungan yang didukung: Tidak ditentukan.
- Alat pencatatan dan pelacakan: Tidak ditentukan.
- Lingkungan yang divektorkan: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin: Tidak ditentukan[2].

5. Garis Dasar Stabil:
- Deskripsi: Stable Baselines adalah perpustakaan canggih yang menawarkan kumpulan algoritme pembelajaran penguatan canggih dengan Python. Itu dibangun di atas perpustakaan OpenAI Gym dan menyediakan API yang sederhana dan mudah digunakan untuk melatih dan mengevaluasi agen pembelajaran penguatan [3].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Mencakup implementasi algoritme populer seperti A2C, TRPO, dan PPO.
- Dokumentasi dan tutorial yang bagus: Tidak ditentukan.
- Bekerja di lingkungan Anda sendiri: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin dan komunitas aktif: Tidak ditentukan.
- Dukungan Tensorboard: Tidak ditentukan.
- Fitur lainnya: Tidak ditentukan[3].

6.Ray RLlib:
- Deskripsi: Ray RLlib adalah perpustakaan pembelajaran penguatan yang dibangun di atas kerangka komputasi terdistribusi Ray. Ini menyediakan serangkaian API yang komprehensif untuk membangun dan melatih model pembelajaran penguatan, termasuk dukungan untuk pelatihan terdistribusi dan penyetelan hyperparameter [3].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Mencakup implementasi algoritme populer seperti DQN, A3C, dan IMPALA.
- Dokumentasi dan tutorial yang bagus: Tidak ditentukan.
- Bekerja di lingkungan Anda sendiri: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin dan komunitas aktif: Tidak ditentukan.
- Dukungan Tensorboard: Tidak ditentukan.
- Fitur lainnya: Tidak ditentukan[3].

7. Dopamin:
- Deskripsi: Dopamin adalah perpustakaan pembelajaran penguatan yang dikembangkan oleh Google. Hal ini dirancang untuk memberikan kerangka kerja yang fleksibel dan mudah digunakan untuk membangun dan melatih agen pembelajaran penguatan. Dopamin mencakup implementasi algoritme populer seperti DQN dan C51, serta alat untuk memvisualisasikan dan menganalisis eksperimen pembelajaran penguatan Anda[3].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Mencakup implementasi algoritme populer.
- Dokumentasi dan tutorial yang bagus: Tidak ditentukan.
- Bekerja di lingkungan Anda sendiri: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin dan komunitas aktif: Tidak ditentukan.
- Dukungan Tensorboard: Tidak ditentukan.
- Fitur lainnya: Tidak ditentukan[3].

8. Perangkat RL:
- Deskripsi: RLkit adalah perpustakaan pembelajaran penguatan yang dikembangkan oleh Lab Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Itu dibangun di atas PyTorch dan menyediakan serangkaian API tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model pembelajaran penguatan. RLkit mencakup implementasi algoritme populer seperti DDPG dan SAC, serta alat untuk memvisualisasikan dan menganalisis hasil Anda[3].
- Kriteria:
- Metode RL canggih: Mencakup implementasi algoritme populer.
- Dokumentasi dan tutorial yang bagus: Tidak ditentukan.
- Bekerja di lingkungan Anda sendiri: Tidak ditentukan.
- Kode yang dapat dibaca: Tidak ditentukan.
- Pembaruan rutin dan komunitas aktif: Tidak ditentukan.
- Dukungan Tensorboard: Tidak ditentukan.
- Fitur lainnya: Tidak ditentukan[3].

Setiap perpustakaan memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, dan pilihan mana yang akan digunakan bergantung pada kebutuhan spesifik proyek Anda. Misalnya, jika Anda memerlukan perpustakaan dengan beragam algoritma yang diterapkan, RL_Coach mungkin merupakan pilihan yang baik. Jika Anda lebih suka perpustakaan yang dibangun di atas TensorFlow, Tensorforce mungkin cocok. Untuk perpustakaan dengan API yang sederhana dan mudah digunakan, Garis Dasar Stabil mungkin merupakan pilihan terbaik[1][3][4].