Python ponúka niekoľko knižníc na implementáciu modelov Reinforcement Learning (RL) a Deep Reinforcement Learning (DRL). Tu sú niektoré z najpopulárnejších a najpoužívanejších knižníc:
1. KerasRL:
- Popis: KerasRL je vzdelávacia knižnica pre hlboké posilnenie postavená na vrchole knižnice hlbokého vzdelávania Keras. Poskytuje sadu vysokoúrovňových rozhraní API na vytváranie a trénovanie modelov učenia posilňovania. KerasRL obsahuje implementácie populárnych algoritmov, ako sú Deep Q-Networks (DQN) a metódy Actor-Critic[1][3].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Medzi implementované algoritmy patria DQN, DDPG, CDQN, CEM a Deep SARSA.
- Jednoduché začať: Kód je dobre komentovaný a ľahko čitateľný, vďaka čomu je ľahké ho pochopiť a upraviť.
- Jednoduché pripojenie vlastného prostredia: Nezodpovedá OpenAI Gym, takže v iných prostrediach sú potrebné úpravy.
- Jednoduchá úprava agentov: Veľmi jednoduché pridávanie nových agentov.
- Komunita a aktualizácie: Nie je aktívne udržiavané.
- Podpora tensorboard: Neimplementované.
- Ďalšie funkcie: Zahŕňa systém vektorizovaného prostredia[4].
2. RL_Coach:
- Popis: RL_Coach je rámec Python RL vyvinutý spoločnosťou Intel AI Lab. Obsahuje mnoho najmodernejších algoritmov a odhaľuje ľahko použiteľné API na experimentovanie s novými RL algoritmami. Komponenty sú modulárne, čo uľahčuje rozšírenie a opätovné použitie existujúcich komponentov[1].
- Kritériá:
- Najmodernejšie implementované algoritmy RL: Zahŕňa širokú škálu algoritmov, ako sú herecký kritik, ACER, behaviorálne klonovanie a ďalšie.
- Oficiálna dokumentácia a návody: K dispozícii je kompletná dokumentácia a cenné návody.
- Čitateľný kód: Kód je open source, ale neobsahuje komentáre, čo sťažuje prispôsobenie.
- Počet podporovaných prostredí: Nešpecifikované.
- Nástroje na zaznamenávanie a sledovanie: Nešpecifikované.
- Vektorizované prostredie: Nešpecifikované.
- Pravidelné aktualizácie: Neuvedené[1].
3. Tensorforce:
- Popis: Tensorforce je vzdelávací rámec pre hlboké posilnenie založený na TensorFlow. Zahŕňa jednu z najlepších implementácií RL algoritmov[4].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Neuvádza sa.
- Dobrá dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Pracuje vo vašom vlastnom prostredí: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Neuvádza sa.
- Pravidelné aktualizácie a aktívna komunita: Nešpecifikované.
- Podpora tensorboard: Nie je uvedené.
- Ďalšie vlastnosti: Neuvádza sa[4].
4. Pyqlearning:
- Popis: Pyqlearning je knižnica jazyka Python na implementáciu učenia posilňovania a učenia s hlbokým posilnením, najmä pre Q-Learning, Deep Q-Network a Multi-agent Deep Q-Network. Môže byť optimalizovaný modelmi žíhania, ako sú simulované žíhanie, adaptívne simulované žíhanie a metóda Quantum Monte Carlo[2].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Neuvádza sa.
- Oficiálna dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Nešpecifikované.
- Počet podporovaných prostredí: Nešpecifikované.
- Nástroje na zaznamenávanie a sledovanie: Nešpecifikované.
- Vektorizované prostredie: Nešpecifikované.
- Pravidelné aktualizácie: Neuvedené[2].
5. Stabilné základné línie:
- Popis: Stable Baselines je výkonná knižnica, ktorá ponúka zbierku najmodernejších algoritmov učenia zosilnenia v jazyku Python. Je postavená nad knižnicou OpenAI Gym a poskytuje jednoduché a ľahko použiteľné API na školenie a hodnotenie agentov učenia posilňovania[3].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Zahŕňa implementácie populárnych algoritmov ako A2C, TRPO a PPO.
- Dobrá dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Pracuje vo vašom vlastnom prostredí: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Neuvádza sa.
- Pravidelné aktualizácie a aktívna komunita: Nešpecifikované.
- Podpora tensorboard: Nie je uvedené.
- Ďalšie vlastnosti: Neuvádza sa[3].
6. Ray RLlib:
- Popis: Ray RLlib je vzdelávacia knižnica zosilnenia postavená na distribuovanom výpočtovom rámci Ray. Poskytuje komplexnú sadu rozhraní API na vytváranie a trénovanie modelov učenia posilňovania, vrátane podpory distribuovaného školenia a ladenia hyperparametrov[3].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Zahŕňa implementácie populárnych algoritmov ako DQN, A3C a IMPALA.
- Dobrá dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Pracuje vo vašom vlastnom prostredí: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Neuvádza sa.
- Pravidelné aktualizácie a aktívna komunita: Nešpecifikované.
- Podpora tensorboard: Nie je uvedené.
- Ďalšie vlastnosti: Neuvádza sa[3].
7. Dopamín:
- Popis: Dopamín je posilňovacia vzdelávacia knižnica vyvinutá spoločnosťou Google. Je navrhnutý tak, aby poskytoval flexibilný a ľahko použiteľný rámec pre budovanie a školenie posilňovacích vzdelávacích agentov. Dopamine obsahuje implementácie populárnych algoritmov ako DQN a C51, ako aj nástroje na vizualizáciu a analýzu vašich experimentov s posilňovaním[3].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Zahŕňa implementácie populárnych algoritmov.
- Dobrá dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Pracuje vo vašom vlastnom prostredí: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Neuvádza sa.
- Pravidelné aktualizácie a aktívna komunita: Nešpecifikované.
- Podpora tensorboard: Nie je uvedené.
- Ďalšie vlastnosti: Neuvádza sa[3].
8. RLkit:
- Popis: RLkit je posilňovacia vzdelávacia knižnica vyvinutá laboratóriom Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Je postavený na PyTorch a poskytuje súpravu API na vysokej úrovni na vytváranie a trénovanie učebných modelov posilňovania. RLkit obsahuje implementácie populárnych algoritmov ako DDPG a SAC, ako aj nástroje na vizualizáciu a analýzu vašich výsledkov[3].
- Kritériá:
- Najmodernejšie metódy RL: Zahŕňa implementácie populárnych algoritmov.
- Dobrá dokumentácia a návody: Nešpecifikované.
- Pracuje vo vašom vlastnom prostredí: Nešpecifikované.
- Čitateľný kód: Neuvádza sa.
- Pravidelné aktualizácie a aktívna komunita: Nešpecifikované.
- Podpora tensorboard: Nie je uvedené.
- Ďalšie vlastnosti: Neuvádza sa[3].
Každá knižnica má svoje silné a slabé stránky a výber, ktorú z nich použiť, závisí od konkrétnych požiadaviek vášho projektu. Napríklad, ak potrebujete knižnicu so širokou škálou implementovaných algoritmov, RL_Coach môže byť dobrou voľbou. Ak uprednostňujete knižnicu postavenú na TensorFlow, Tensorforce by mohol byť vhodný. Pre knižnicu s jednoduchým a ľahko použiteľným API môže byť Stable Baselines tou najlepšou voľbou[1][3][4].
Citácie:[1] https://neptune.ai/blog/the-best-tools-for-reinforcement-learning-in-python
[2] https://pypi.org/project/pyqlearning/
[3] https://www.devopsschool.com/blog/list-of-reinforcement-learning-libraries/
[4] https://blog.dataiku.com/on-choosing-a-deep-reinforcement-learning-library
[5] https://pub.towardsai.net/top-python-packages-for-studying-reinforcement-learning-e332e1c6e16a?gi=9d11806ea7b2