Python, yeni başlayanlardan ileri araştırmacılara kadar çeşitli kullanıcılara hitap eden takviye öğrenimi (RL) için özel olarak tasarlanmış zengin bir kütüphane ekosistemini sunar. Bu kütüphaneler, hem temel öğrenmeyi hem de gerçek dünya uygulamalarını destekleyerek RL algoritmalarını geliştirmek, eğitmek ve test etmek için araçlar, çerçeveler ve ortamlar sağlar.
Tensorflow ajanları (TF-Agents), tensorflow üzerine inşa edilmiş çok yönlü ve modüler bir kütüphanedir ve araştırmacıların ve geliştiricilerin esneklik ile RL ajanları ve ortamlar oluşturmalarına izin verir. Derin Q-Network (DQN), Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO) ve Derin Deterministik Politika Gradyanı (DDPG) gibi çoklu popüler RL algoritmalarını destekler. Tensorflow'un hesaplama grafiklerini ve otomatik farklılaşmayı kullanan, Tensorflow ekosisteminde RL çözümlerinin etkin bir şekilde denemesini ve dağıtılmasını sağlar.
Openai Gym, RL deneyleri için en temel kütüphanelerden biridir. Klasik kontrol problemleri, Atari oyunları ve robotik simülasyonlar dahil olmak üzere standart bir API ve kapsamlı bir kıyaslama ortamları paketi sağlar. Spor salonunun kendisi ortamlara odaklanır ve RL algoritmaları uygulamaz, ancak tutarlı bir ortam arayüzü sağlayarak algoritmaları test etmek ve karşılaştırmak için önemli bir platform görevi görür.
Kararlı Baselines3, son teknoloji ürünü RL algoritmalarının yüksek kaliteli uygulamalarını sunarak Openai Spor Salonu'na dayanır. PPO, DQN ve Yumuşak Aktör Kritik (SAC) gibi yaygın olarak kullanılan yöntemleri destekler. Bu kütüphane, eğitim ve değerlendirme için tutarlı bir API, model tasarrufu, günlüğe kaydetme ve hiperparametre ayarlaması için yerleşik destek gibi kullanılabilirlik avantajları sunar. Aktif olarak korunur ve Pytorch ile entegre edilir ve kullanıcıların sinir ağı mimarilerini özelleştirmesine izin verir.
Ray RLLIB, Ray dağıtılmış bilgi işlem çerçevesinde ölçeklenebilir bir RL kütüphanesidir. Büyük ölçekli veri kümelerinde ve dağıtılmış ortamlarda RL ajanlarını eğitmek için tasarlanmıştır. RLLIB, Asenkron Avantaj Aktör-eleştirisi (A3C), PPO ve DQN dahil olmak üzere bir dizi algoritmayı destekler. Anahtar özelliği, birden fazla düğüm veya makinede eğitime izin veren, kurumsal düzeyde veya araştırma sınıfı projeler için ölçeklenebilirliği artıran dağıtılmış eğitimdir.
Keras-RL, kerelerin üst düzey sadeliğini RL algoritmaları ile birleştirir. Keras'ta derin öğrenmeye aşina olanlar için kullanıcı dostudur ve DQN, DDPG ve A3C gibi algoritmaları destekler. Kullanıcılar RL görevleri için sinir ağlarını kolayca özelleştirebilir. Bu kullanım kolaylığı, Keras-RL'yi kapsamlı algoritmik karmaşıklık olmadan RL ile denemek isteyen uygulayıcılar için uygun hale getirir.
Pytorch RL, Pytorch'un RL geliştirme için dinamik hesaplama grafik özelliklerinden yararlanmaya odaklanmaktadır. Pytorch'un esnekliğinden ve kapsamlı topluluk desteğinden yararlanarak, Pytorch'u derin öğrenme çerçevesi olarak tercih eden araştırmacılar ve geliştiriciler arasında popüler hale getirir. Bu kütüphane, öğrenme kolaylığı için öğreticilerle zengin bir RL algoritmaları ve ayrıntılı belgeler sunar.
Intel AI Lab tarafından geliştirilen Koç, hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey kullanıcılar için tasarlanmış kapsamlı bir RL çerçevesidir. Modüler bir mimariye sahiptir ve DQN, A3C, Güven Bölgesi Politika Optimizasyonu (TRPO) ve diğerleri gibi çok sayıda RL algoritmasının uygulamalarını içerir. Koç, takip edilmesi kolay öğreticiler ve örnekler sunar, uygulamalı öğrenmeyi ve en son RL araştırmalarının pratik uygulamasını destekler.
Pyqlearning, özellikle Q-öğrenme yöntem ailesine odaklanan takviye ve derin takviye öğrenimi konusunda uzmanlaşmış bir Python paketidir. Epsilon-greedy Q-öğrenme, Boltzmann Q-öğrenme, derin Q-Networks ve diğer temel teknikler de dahil olmak üzere RL modelleri oluşturmaya adım adım bir yaklaşım sağlayan eğitim ve deneyler için uygundur. Belgeleri öğreticidir, öğrenciler için yararlıdır.
Chainerrl, Chainer Deep Learning Framework üzerine inşa edilmiştir. ChainErrl-Verialerer aracılığıyla iyi öğrenme materyalleri ve ek görselleştirme araçlarına sahip kullanımı kolay bir RL paketidir, bu da ajan davranışını analiz etmeye ve hata ayıklamaya yardımcı olur. Paket, çeşitli RL algoritmalarını destekler ve derin öğrenme çerçeveleri olarak Chainer'a yatırım yapanlar için uygundur.
Gymnasium, RL ortamları için modern ve aktif olarak korunan bir arayüz sağlayan Openai Spor Salonu'nun bir evrimidir. RL ajanlarını eğitmek için standart API'ler ve çok çeşitli ortamlar sunar. Gymnasium, kapsamlı ortam ekosistemi nedeniyle diğer birçok RL kütüphanesi tarafından temel bir paket olarak yaygın olarak kullanılmaktadır.
Pytorch'un Resmi RL Kütüphanesi (Pytorch/RL), RL algoritmaları geliştirmek için modüler ve ilkel birinci yapılar sunar. İnsan Geri Bildirimi (RLHF) ve araç taramalı eğitim ile takviye öğrenimi gibi gelişmiş kullanım durumlarını destekler. Pytorch ile yakın entegrasyonu esneklik ve hızlı prototipleme sağlar.
TensorForce, esnek ve anlaşılması kolay uygulamalar sağlamaya odaklanan başka bir RL kütüphanesidir. Birden fazla RL algoritmasını ve ortamını destekleyerek netlik ve tekrarlanabilirliği vurgular. Tensorforce hem araştırma hem de üretim düzeyinde uygulamalar için bir temel görevi görebilir.
RLBERRY, eğitim ve değerlendirmedeki standart adımları otomatikleştirerek RL gelişimini basitleştirmek için tasarlanmıştır, bu da geliştiricilerin tasarım ve deneylere odaklanmaları için daha fazla zaman sağlar. Kullanım kolaylığı ve yapılandırılabilirlik arasında bir dengeyi destekler.
Birkaç faktör, uygulanan son teknoloji ürünü algoritmaların sayısı, dokümantasyon ve öğreticilerin kalitesi ve kapsamlılığı, desteklenen ortamlar, daha hızlı eğitim için vektörleştirilmiş veya paralel ortamlar ve RL araştırma ilerlemeleriyle temposunı korumak için güncelleme sıklığı dahil olmak üzere çeşitli faktörler bir RL kütüphanesinin seçimini etkiler.
Aşağıda algoritmalar ve bazı önde gelen RL kütüphaneleri tarafından desteklenen özelliklerle ilgili ayrıntılar verilmiştir:
- Tensorflow ajanları, Tensorflow kullanıcıları için ideal bir modüler tasarıma sahip DQN, PPO ve DDPG gibi algoritmaları destekler.
- Kararlı Baselines3, güçlü pytorch entegrasyonuna sahip PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 gibi geniş bir seçim sunar.
- Ray RLLIB, A3C, PPO, DQN'nin ölçeklenebilir uygulamalarını içerir ve dağıtılmış eğitimi destekler.
-Antrenör aktör-eleştiri, acer, davranışsal klonlama, bootstrapped DQN, kategorik DQN, kırpılmış PPO, DDPG, çift DQN, düello DQN, N-Step Q öğrenimi, nöral epizodik kontrol, proksimal politika optimizasyonu, Rainbow DQN, yumuşak aktor-eleştiriye, TD3 ve daha fazlasını destekler.
- Keras-RL, DQN, DDPG ve A3C'ye odaklanır ve Keras Framework'teki uygulamada basitlik sunar.
- Epsilon açgözlü ve Boltzmann politikaları ve derin takviye yöntemleri de dahil olmak üzere Q-öğrenme varyantları üzerine pyqlearning merkezleri.
- Chainerrl ve ChainErrl-V birleştirici, birden fazla popüler RL algoritması ile ajan eğitimini ve hata ayıklamayı kolaylaştırır.
Bu kütüphanelerin birçoğu ayrıca tensorboard ve Neptün gibi popüler günlük kaydı ve izleme araçlarıyla entegrasyon sağlar ve uygulayıcıların deneyleri izlemelerini ve ajan performansını etkili bir şekilde analiz etmelerini sağlar. Ayrıca, kararlı bazeller3 ve RLLIB gibi kütüphanelerde vektörsüz ortamlar veya çok işlem özellikleri, paralel olarak birden fazla simülasyon çalıştırarak eğitimi önemli ölçüde hızlandırır.
Kullanılabilirlik açısından, Openai Spor Salonu ve Gymnasium, RL algoritmalarını kendileri sunmasa da, çeşitli RL projelerinde ortak bir temel haline gelen çeşitli ve yaygın olarak kullanılan ortamları nedeniyle gereklidir. Kararlı Baselines3 ve Coach gibi kütüphaneler, derin konfigürasyonun yanı sıra kolay API'ler sağlayarak hem yeni başlayanlara hem de uzmanlara hitap eder. Ray RLLIB, büyük ölçekli dağıtımlar ve dağıtılmış RL eğitimi için öne çıkıyor.
Python RL kütüphaneleri, en son araştırma ve algoritmik iyileştirmeleri içeren sık güncellemelerle hızla gelişmeye devam ediyor. Devam eden bu gelişme, uygulayıcıların oyun, robot, finans ve otonom kontrol gibi alanlarda deney ve gerçek dünyadaki konuşlandırma için en yeni araçlara erişebilmelerini sağlar.
Özetle, Python RL kütüphanesi peyzajı, algoritma araştırmacıları için düşük seviyeli modüler araç setlerinden (örn., TF-agents, Pytorch RL) kullanım kolaylığı ve ölçeklenebilirliğe (örn. Doğru kütüphaneyi seçmek, tercih edilen derin öğrenme arka uç, RL görevlerinin ölçeği, istenen algoritma desteği ve gerekli özelleştirme seviyesi gibi faktörlere bağlıdır. Bu kütüphaneler toplu olarak geniş bir takviye öğrenme araştırma ve uygulamaları spektrumunu güçlendirmektedir.
Bu kapsamlı genel bakış, RL tekniklerini uygulamak isteyen herkes için sağlam bir temel sağlayan özellikleri, algoritmaları ve tipik kullanım durumları ile birlikte takviye öğrenimi için birincil ve yaygın olarak kullanılan python kütüphanelerini kapsar.