araffin/rl-tutorial-jnrr19
این پروژه یک آموزش عملی از کتابخانه Stable-Baselines برای توسعه سیستم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است که در رویداد Journées Nationales de la Recherche en Robotique 2019 ارائه شده است.
کاربرد:
این آموزش به محققان و دانشجویان کمک می‌کند تا با ابزارهای استاندارد و قدرتمندی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی آشنا شوند. همچنین، می‌توان از آن برای شبیه‌سازی ربات‌ها و آموزش آن‌ها در محیط‌های مختلف استفاده کرد.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی قصد دارید الگوریتم‌های RL مثل PPO، A2C یا DQN را به صورت عملی فرا بگیرید و در پروژه‌های رباتیک به کار ببرید، این آموزش بسیار مناسب است. همچنین برای شروع کار با OpenAI Gym و درک بهتر محیط‌های شبیه‌سازی شده عالیه.
چند مثال از موارد استفاده:
- آموزش یک ربات دوپا برای راه رفتن در محیط شبیه‌سازی شده ️
- حل مسئله CartPole یا Lunar Lander با استفاده از PPO
- توسعه استراتژی‌های کنترلی برای ربات‌های صنعتی
- آزمایش تأثیر پارامترهای مختلف آموزش در عملکرد نهایی عامل هوشمند
- ##ReinforcementLearning
- ##Robotics
- ##StableBaselines
- ##OpenAIGym
- ##PPO
- ##A2C
- ##DQN
- ##RLTutorial
- ##MachineLearning
- ##JNRR19