Entrena a tu primer agente de aprendizaje por refuerzo basado en Deep Q Learning Una guía paso a paso.

Entrena tu primer agente de aprendizaje por refuerzo con Deep Q Learning en una guía paso a paso.

Introducción:

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un campo fascinante de la inteligencia artificial (AI) que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones a través de la interacción con su entorno. El entrenamiento de un agente de RL implica un proceso de prueba y error en el que el agente aprende de sus acciones y las recompensas o penalizaciones subsiguientes que recibe. En este blog, exploraremos los pasos involucrados en el entrenamiento de su primer agente de RL, junto con fragmentos de código para ilustrar el proceso.

Paso 1: Definir el Entorno

El primer paso para entrenar un agente de RL es definir el entorno en el que operará. El entorno puede ser una simulación o un escenario del mundo real. Proporciona al agente observaciones y recompensas, permitiéndole aprender y tomar decisiones. OpenAI Gym es una popular biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de entornos preconstruidos. Consideremos el clásico entorno “CartPole” para este ejemplo.

import gymenv = gym.make('CartPole-v1')

Paso 2: Comprender la Interacción Agente-Entorno

En RL, el agente interactúa con el entorno tomando acciones basadas en sus observaciones. Recibe comentarios en forma de recompensas o penalizaciones, que se utilizan para guiar su proceso de aprendizaje. El objetivo del agente es maximizar las recompensas acumulativas con el tiempo. Para hacer esto, el agente aprende una política, un mapeo de observaciones a acciones, que lo ayuda a tomar las mejores decisiones.

Paso 3: Elija un Algoritmo de RL

Existen varios algoritmos de RL disponibles, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Un algoritmo popular es Q-Learning, que es adecuado para espacios de acción discretos. Otro algoritmo comúnmente utilizado es Deep Q-Networks (DQN), que utiliza redes neuronales profundas para manejar entornos complejos. Para este ejemplo, usemos el algoritmo DQN.

Paso 4: Construir el Agente de RL

Para construir un agente de RL utilizando el algoritmo DQN, necesitamos definir una red neuronal como el aproximador de funciones. La red toma observaciones como entrada y produce valores Q para cada acción posible. También necesitamos implementar una memoria de repetición para almacenar y muestrear experiencias para el entrenamiento.

• Resolviendo comentarios de revisión de código con ML
• Barkour Evaluando la agilidad animal a nivel robótico con robots cu...
• Modelos fundamentales para el razonamiento en gráficos.

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass DQN(nn.Module):    def __init__(self, input_dim, output_dim):        super(DQN, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)        self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)    def forward(self, x):        x = torch.relu(self.fc1(x))        x = torch.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return x# Crea una instancia del agente DQNinput_dim = env.observation_space.shape[0]output_dim = env.action_space.nagent = DQN(input_dim, output_dim) 

Paso 5: Entrenar al Agente de RL

Ahora, podemos entrenar al agente de RL utilizando el algoritmo DQN. El agente interactúa con el entorno, observa el estado actual, selecciona una acción según su política, recibe una recompensa y actualiza sus valores Q en consecuencia. Este proceso se repite durante un número especificado de episodios o hasta que el agente logra un nivel satisfactorio de rendimiento.

optimizer = optim.Adam(agent.parameters(), lr=0.001)def train_agent(agent, env, episodes):    for episode in range(episodes):        state = env.reset()        done = False        episode_reward = 0        while not done:            action = agent.select_action(state)            next_state, reward, done, _ = env.step(action)            agent.store_experience(state, action, reward, next_state, done)            agent

Conclusión:

En este blog, exploramos el proceso de entrenamiento de su primer agente RL. Comenzamos definiendo el entorno utilizando OpenAI Gym, que proporciona una variedad de entornos preconstruidos para tareas RL. Luego discutimos la interacción agente-entorno y el objetivo del agente de maximizar las recompensas acumuladas.

A continuación, elegimos el algoritmo DQN como nuestro algoritmo RL de elección, que combina redes neuronales profundas con Q-learning para manejar entornos complejos. Construimos un agente RL utilizando una red neuronal como aproximador de funciones e implementamos una memoria de repetición para almacenar y muestrear experiencias para el entrenamiento.

Finalmente, entrenamos al agente RL haciéndolo interactuar con el entorno, observar estados, seleccionar acciones basadas en su política, recibir recompensas y actualizar sus valores Q. Este proceso se repitió durante un número especificado de episodios, lo que permitió al agente aprender y mejorar sus capacidades de toma de decisiones.

El aprendizaje por refuerzo abre un mundo de posibilidades para entrenar agentes inteligentes que puedan aprender y tomar decisiones de manera autónoma en entornos dinámicos. Siguiendo los pasos descritos en este blog, puede embarcarse en su viaje de entrenamiento de agentes RL y explorar varios algoritmos, entornos y aplicaciones.

Recuerde, el entrenamiento RL requiere experimentación, ajuste fino y paciencia. A medida que se adentra más en RL, puede explorar técnicas avanzadas como RL profundo, gradientes de política y sistemas multiagente. Entonces, siga aprendiendo, iterando y empujando los límites de lo que pueden lograr sus agentes RL.

¡Feliz entrenamiento!

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/smit-kumbhani-44b07615a/

Mi Google Académico: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=5KPzARoAAAAJ

Blog sobre “Segmentación semántica para la detección y segmentación de neumotórax” https://medium.com/becoming-human/semantic-segmentation-for-pneumothorax-detection-segmentation-9b93629ba5fa