Güçlendirme öğrenimi için Python kitaplıkları

1. KerasRL:
- Açıklama: KerasRL, Keras derin öğrenme kütüphanesinin üzerine inşa edilmiş bir derin takviyeli öğrenme kütüphanesidir. Takviyeli öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için bir dizi üst düzey API sağlar. KerasRL, Deep Q-Networks (DQN) ve Actor-Critic yöntemleri[1][3] gibi popüler algoritmaların uygulamalarını içerir.
- Kriter:
- Son teknoloji RL yöntemleri: Uygulanan algoritmalar DQN, DDPG, CDQN, CEM ve Deep SARSA'yı içerir.
- Başlaması kolay: Kod iyi yorumlanmıştır ve okunması kolaydır, bu da anlaşılmasını ve değiştirilmesini kolaylaştırır.
- Kendi ortamınıza bağlanmak kolaydır: OpenAI Gym'den bağımsız değildir, bu nedenle diğer ortamlar için değişiklikler gereklidir.
- Ajanları değiştirmek kolay: Yeni aracıları eklemek çok kolay.
- Topluluk ve güncellemeler: Aktif olarak sürdürülmemektedir.
- Tensorboard desteği: Uygulanmadı.
- Diğer özellikler: Vektörleştirilmiş bir ortam sistemi içerir[4].

2. RL_Koç:
- Açıklama: RL_Coach, Intel AI Lab tarafından geliştirilen bir Python RL çerçevesidir. Birçok son teknoloji algoritmayı içerir ve yeni RL algoritmalarını denemek için kullanımı kolay API'leri kullanıma sunar. Bileşenlerin modüler olması, mevcut bileşenlerin genişletilmesini ve yeniden kullanılmasını kolaylaştırır[1].
- Kriter:
- Uygulanan son teknoloji RL algoritmaları: Actor-Critic, ACER, Davranışsal Klonlama ve daha fazlası gibi çok çeşitli algoritmaları içerir.
- Resmi belgeler ve eğitimler: Eksiksiz belgeler ve değerli eğitimler mevcuttur.
- Okunabilir kod: Kod açık kaynaklıdır ancak yorum içermemektedir, bu da özelleştirmeyi zorlaştırmaktadır.
- Desteklenen ortamların sayısı: Belirtilmedi.
- Günlüğe kaydetme ve izleme araçları: Belirtilmedi.
- Vektörleştirilmiş ortam: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler: Belirtilmedi[1].

3. Tensorkuvveti:
- Açıklama: Tensorforce, TensorFlow'u temel alan derin bir takviyeli öğrenme çerçevesidir. RL algoritmalarının en iyi uygulamalarından birini içerir[4].
- Kriter:
- En gelişmiş RL yöntemleri: Belirtilmedi.
- İyi belgeler ve eğitimler: Belirtilmemiş.
- Kendi ortamınızda çalışır: Belirtilmemiştir.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler ve aktif topluluk: Belirtilmedi.
- Tensorboard desteği: Belirtilmemiş.
- Diğer özellikler: Belirtilmedi[4].

4. Pyqlearning:
- Açıklama: Pyqlearning, özellikle Q-Learning, Deep Q-Network ve Multi-agent Deep Q-Network için Takviyeli Öğrenme ve Derin Takviyeli Öğrenmeyi uygulamaya yönelik bir Python kitaplığıdır. Simüle Tavlama, Uyarlanabilir Simüle Tavlama ve Kuantum Monte Carlo Yöntemi[2] gibi Tavlama modelleri ile optimize edilebilir.
- Kriter:
- En gelişmiş RL yöntemleri: Belirtilmedi.
- Resmi belgeler ve eğitimler: Belirtilmedi.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Desteklenen ortamların sayısı: Belirtilmedi.
- Günlüğe kaydetme ve izleme araçları: Belirtilmedi.
- Vektörleştirilmiş ortam: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler: Belirtilmedi[2].

5. Kararlı Temel Hatlar:
- Açıklama: Stable Baselines, Python'da son teknoloji takviyeli öğrenme algoritmalarından oluşan bir koleksiyon sunan güçlü bir kitaplıktır. OpenAI Gym kütüphanesinin üzerine inşa edilmiştir ve takviyeli öğrenme aracılarının eğitimi ve değerlendirilmesi için basit ve kullanımı kolay bir API sağlar[3].
- Kriter:
- Son teknoloji RL yöntemleri: A2C, TRPO ve PPO gibi popüler algoritmaların uygulamalarını içerir.
- İyi belgeler ve eğitimler: Belirtilmemiş.
- Kendi ortamınızda çalışır: Belirtilmemiştir.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler ve aktif topluluk: Belirtilmedi.
- Tensorboard desteği: Belirtilmemiş.
- Diğer özellikler: Belirtilmedi[3].

6. Ray RLlib:
- Açıklama: Ray RLlib, Ray dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi üzerine kurulmuş bir takviyeli öğrenme kitaplığıdır. Dağıtılmış eğitim ve hiper parametre ayarlama desteği de dahil olmak üzere, takviyeli öğrenme modellerinin oluşturulması ve eğitimi için kapsamlı bir API seti sağlar[3].
- Kriter:
- Son teknoloji RL yöntemleri: DQN, A3C ve IMPALA gibi popüler algoritmaların uygulamalarını içerir.
- İyi belgeler ve eğitimler: Belirtilmemiş.
- Kendi ortamınızda çalışır: Belirtilmemiştir.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler ve aktif topluluk: Belirtilmedi.
- Tensorboard desteği: Belirtilmemiş.
- Diğer özellikler: Belirtilmedi[3].

7. Dopamin:
- Açıklama: Dopamin, Google tarafından geliştirilen bir takviyeli öğrenme kitaplığıdır. Takviyeli öğrenme aracılarını oluşturmak ve eğitmek için esnek ve kullanımı kolay bir çerçeve sağlamak üzere tasarlanmıştır. Dopamin, DQN ve C51 gibi popüler algoritmaların uygulamalarının yanı sıra takviyeli öğrenme deneylerinizi görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik araçları içerir[3].
- Kriter:
- En gelişmiş RL yöntemleri: Popüler algoritmaların uygulamalarını içerir.
- İyi belgeler ve eğitimler: Belirtilmemiş.
- Kendi ortamınızda çalışır: Belirtilmemiştir.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler ve aktif topluluk: Belirtilmedi.
- Tensorboard desteği: Belirtilmemiş.
- Diğer özellikler: Belirtilmedi[3].

8. RLkit:
- Açıklama: RLkit, Berkeley Yapay Zeka Araştırma (BAIR) Laboratuvarı tarafından geliştirilen bir takviyeli öğrenme kütüphanesidir. PyTorch üzerine inşa edilmiştir ve takviyeli öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için bir dizi üst düzey API sağlar. RLkit, DDPG ve SAC gibi popüler algoritmaların uygulamalarının yanı sıra sonuçlarınızı görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik araçları içerir[3].
- Kriter:
- En gelişmiş RL yöntemleri: Popüler algoritmaların uygulamalarını içerir.
- İyi belgeler ve eğitimler: Belirtilmemiş.
- Kendi ortamınızda çalışır: Belirtilmemiştir.
- Okunabilir kod: Belirtilmedi.
- Düzenli güncellemeler ve aktif topluluk: Belirtilmedi.
- Tensorboard desteği: Belirtilmemiş.
- Diğer özellikler: Belirtilmedi[3].

Her kütüphanenin güçlü ve zayıf yönleri vardır ve hangisinin kullanılacağı projenizin özel gereksinimlerine bağlıdır. Örneğin, çok çeşitli uygulanan algoritmalara sahip bir kütüphaneye ihtiyacınız varsa, RL_Coach iyi bir seçim olabilir. TensorFlow üzerine kurulu bir kütüphaneyi tercih ediyorsanız Tensorforce uygun olabilir. Basit ve kullanımı kolay bir API'ye sahip bir kitaplık için Stabil Temel Çizgiler en iyi seçenek olabilir[1][3][4].