Tiktokfamousartist
New member
## Lập trình các tác nhân thông minh với học tập củng cố + phòng tập thể dục
#củng cố học tập #gym #nhân tạo-thông tin #máy học #Programming
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng.Điều này trái ngược với việc học được giám sát, trong đó tác nhân được cung cấp một tập hợp các đầu vào và đầu ra, và nó học cách ánh xạ các đầu vào cho các đầu ra.Học tập củng cố thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong đó môi trường không được biết đến đầy đủ hoặc nơi phần thưởng bị trì hoãn.
Một trong những khuôn khổ phổ biến nhất để học củng cố là phòng tập thể dục.Phòng tập thể dục cung cấp một bộ sưu tập các môi trường có thể được sử dụng để đào tạo các tác nhân học tập củng cố.Các môi trường này bao gồm từ các nhiệm vụ đơn giản, chẳng hạn như điều hướng một mê cung, đến các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như chơi các trò chơi Atari.
Để lập trình một tác nhân thông minh với việc học củng cố, bạn cần làm theo các bước sau:
1. Xác định môi trường.Điều này bao gồm chỉ định không gian trạng thái, không gian hành động và chức năng phần thưởng.
2. Thiết kế đại lý.Điều này bao gồm chọn thuật toán học tập và các siêu âm.
3. Đào tạo đại lý.Điều này liên quan đến việc tương tác với môi trường và cập nhật chính sách của đại lý.
4. Đánh giá các tác nhân.Điều này liên quan đến việc kiểm tra tác nhân trên một loạt các nhiệm vụ để xem nó hoạt động tốt như thế nào.
Lập trình các tác nhân thông minh với học tập củng cố có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng nó cũng là một công việc rất bổ ích.Học củng cố là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Tài liệu phòng tập thể dục] (https://gym.openai.com/docs/)
* [Học củng cố với Python] (https://www.coursera.org/specializations/reinforment-dearning)
* [Học tập củng cố sâu với Pytorch] (https://www.coursera.org/specializations/deep-reinforment-dearning)
=======================================
## Programming Intelligent Agents with Reinforcement Learning + Gym
#reinforcement-learning #gym #artificial-intelligence #machine-learning #Programming
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards. This is in contrast to supervised learning, where the agent is given a set of inputs and outputs, and it learns to map the inputs to the outputs. Reinforcement learning is often used to solve problems where the environment is not fully known, or where the rewards are delayed.
One of the most popular frameworks for reinforcement learning is Gym. Gym provides a collection of environments that can be used to train reinforcement learning agents. These environments range from simple tasks, such as navigating a maze, to more complex tasks, such as playing Atari games.
To program an intelligent agent with reinforcement learning, you need to follow these steps:
1. Define the environment. This includes specifying the state space, the action space, and the reward function.
2. Design the agent. This includes choosing the learning algorithm and the hyperparameters.
3. Train the agent. This involves interacting with the environment and updating the agent's policy.
4. Evaluate the agent. This involves testing the agent on a variety of tasks to see how well it performs.
Programming intelligent agents with reinforcement learning can be a challenging task, but it is also a very rewarding one. Reinforcement learning is a powerful tool that can be used to solve a wide variety of problems.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [Gym Documentation](https://gym.openai.com/docs/)
* [Reinforcement Learning with Python](https://www.coursera.org/specializations/reinforcement-learning)
* [Deep Reinforcement Learning with PyTorch](https://www.coursera.org/specializations/deep-reinforcement-learning)
#củng cố học tập #gym #nhân tạo-thông tin #máy học #Programming
Học củng cố là một loại học máy cho phép một tác nhân học cách cư xử trong môi trường bằng cách tương tác với nó và nhận phần thưởng.Điều này trái ngược với việc học được giám sát, trong đó tác nhân được cung cấp một tập hợp các đầu vào và đầu ra, và nó học cách ánh xạ các đầu vào cho các đầu ra.Học tập củng cố thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong đó môi trường không được biết đến đầy đủ hoặc nơi phần thưởng bị trì hoãn.
Một trong những khuôn khổ phổ biến nhất để học củng cố là phòng tập thể dục.Phòng tập thể dục cung cấp một bộ sưu tập các môi trường có thể được sử dụng để đào tạo các tác nhân học tập củng cố.Các môi trường này bao gồm từ các nhiệm vụ đơn giản, chẳng hạn như điều hướng một mê cung, đến các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như chơi các trò chơi Atari.
Để lập trình một tác nhân thông minh với việc học củng cố, bạn cần làm theo các bước sau:
1. Xác định môi trường.Điều này bao gồm chỉ định không gian trạng thái, không gian hành động và chức năng phần thưởng.
2. Thiết kế đại lý.Điều này bao gồm chọn thuật toán học tập và các siêu âm.
3. Đào tạo đại lý.Điều này liên quan đến việc tương tác với môi trường và cập nhật chính sách của đại lý.
4. Đánh giá các tác nhân.Điều này liên quan đến việc kiểm tra tác nhân trên một loạt các nhiệm vụ để xem nó hoạt động tốt như thế nào.
Lập trình các tác nhân thông minh với học tập củng cố có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng nó cũng là một công việc rất bổ ích.Học củng cố là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Tài liệu phòng tập thể dục] (https://gym.openai.com/docs/)
* [Học củng cố với Python] (https://www.coursera.org/specializations/reinforment-dearning)
* [Học tập củng cố sâu với Pytorch] (https://www.coursera.org/specializations/deep-reinforment-dearning)
=======================================
## Programming Intelligent Agents with Reinforcement Learning + Gym
#reinforcement-learning #gym #artificial-intelligence #machine-learning #Programming
Reinforcement learning is a type of machine learning that allows an agent to learn how to behave in an environment by interacting with it and receiving rewards. This is in contrast to supervised learning, where the agent is given a set of inputs and outputs, and it learns to map the inputs to the outputs. Reinforcement learning is often used to solve problems where the environment is not fully known, or where the rewards are delayed.
One of the most popular frameworks for reinforcement learning is Gym. Gym provides a collection of environments that can be used to train reinforcement learning agents. These environments range from simple tasks, such as navigating a maze, to more complex tasks, such as playing Atari games.
To program an intelligent agent with reinforcement learning, you need to follow these steps:
1. Define the environment. This includes specifying the state space, the action space, and the reward function.
2. Design the agent. This includes choosing the learning algorithm and the hyperparameters.
3. Train the agent. This involves interacting with the environment and updating the agent's policy.
4. Evaluate the agent. This involves testing the agent on a variety of tasks to see how well it performs.
Programming intelligent agents with reinforcement learning can be a challenging task, but it is also a very rewarding one. Reinforcement learning is a powerful tool that can be used to solve a wide variety of problems.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [Gym Documentation](https://gym.openai.com/docs/)
* [Reinforcement Learning with Python](https://www.coursera.org/specializations/reinforcement-learning)
* [Deep Reinforcement Learning with PyTorch](https://www.coursera.org/specializations/deep-reinforcement-learning)
