Nếu bạn không thể xây dựng một mô hình máy học từ đầu hoặc thiếu cơ sở hạ tầng, thì chỉ cần kết nối ứng dụng của bạn với một mô hình đang hoạt động sẽ khắc phục được khoảng cách.
Trí tuệ nhân tạo ở đây để mọi người sử dụng theo cách này hay cách khác. Đối với OpenAI Gym, có rất nhiều cơ sở đào tạo đáng khám phá để cung cấp cho các tác nhân học tập tăng cường của bạn.
OpenAI Gym là gì, nó hoạt động như thế nào và bạn có thể xây dựng những gì bằng cách sử dụng nó?
OpenAI Gym là gì?
OpenAI Gym là một API Pythonic cung cấp môi trường đào tạo mô phỏng để các tác nhân học tập tăng cường hành động dựa trên các quan sát môi trường; mỗi hành động đi kèm với một phần thưởng tích cực hoặc tiêu cực, tích lũy ở mỗi bước thời gian. Trong khi đại lý nhằm mục đích tối đa hóa phần thưởng, nó sẽ bị phạt cho mỗi quyết định không mong muốn.
Bước thời gian là một dấu thời gian rời rạc để môi trường chuyển sang trạng thái khác. Nó tăng lên khi hành động của tác nhân thay đổi trạng thái môi trường.
OpenAI Gym hoạt động như thế nào?
Môi trường OpenAI Gym dựa trên Quy trình quyết định Markov (MDP), một mô hình ra quyết định động được sử dụng trong học tăng cường. Do đó, phần thưởng chỉ đến khi môi trường thay đổi trạng thái. Và các sự kiện ở trạng thái tiếp theo chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, vì MDP không tính đến các sự kiện trong quá khứ.
Trước khi tiếp tục, hãy đi sâu vào một ví dụ để hiểu nhanh về ứng dụng của OpenAI Gym trong việc học tăng cường.
Giả sử bạn định huấn luyện một chiếc ô tô trong trò chơi đua xe, bạn có thể tạo một đường đua trong OpenAI Gym. Trong quá trình học tăng cường, nếu chiếc xe rẽ phải thay vì trái, nó có thể nhận được phần thưởng âm là -1. Đường đua thay đổi ở mỗi bước thời gian và có thể trở nên phức tạp hơn ở các trạng thái tiếp theo.
Phần thưởng hoặc hình phạt tiêu cực không phải là điều xấu đối với một tác nhân trong quá trình học tăng cường. Trong một số trường hợp, nó khuyến khích nó đạt được mục tiêu nhanh hơn. Do đó, chiếc xe tìm hiểu về đường đua theo thời gian và làm chủ việc điều hướng của nó bằng cách sử dụng các phần thưởng.
Ví dụ, chúng tôi đã khởi xướng FrozenLake-v1 môi trường, nơi một đặc vụ bị phạt vì rơi xuống hố băng nhưng được thưởng khi lấy lại hộp quà.
Lần chạy đầu tiên của chúng tôi tạo ra ít hình phạt hơn mà không có phần thưởng nào:
Tuy nhiên, lần lặp lại thứ ba đã tạo ra một môi trường phức tạp hơn. Nhưng đại lý đã nhận được một vài phần thưởng:
Kết quả trên không ngụ ý rằng tác nhân sẽ cải thiện trong lần lặp lại tiếp theo. Mặc dù nó có thể tránh thành công nhiều lỗ hơn vào lần tới, nhưng nó có thể không nhận được phần thưởng nào. Nhưng sửa đổi một vài tham số có thể cải thiện tốc độ học tập của nó.
Các thành phần phòng tập OpenAI
OpenAI Gym API xoay quanh các thành phần sau:
- Các môi trường nơi bạn đào tạo một đại lý. Bạn có thể bắt đầu một cái bằng cách sử dụng phòng tập thể dục phương pháp. OpenAI Gym cũng hỗ trợ môi trường đa tác nhân.
- Các giấy gói để sửa đổi một môi trường hiện có. Mặc dù mỗi môi trường cơ sở được bao bọc sẵn theo mặc định, nhưng bạn có thể thay đổi tỷ lệ của môi trường đó bằng các tham số như max_actions, min_actions và phần thưởng tối đa.
- MỘT hoạt động; xác định tác nhân làm gì khi nó quan sát những thay đổi trong môi trường của nó. Mỗi hành động trong một môi trường là một bước xác định phản ứng của tác nhân đối với các quan sát. Hoàn thành một bước trả về một quan sát, phần thưởng, thông tin và giá trị cắt bớt hoặc chấm dứt.
- Các quan sát; xác định kinh nghiệm của một đại lý trong một môi trường. Sau khi có một quan sát, một hành động sẽ theo sau với thông tin của nó. Tham số thông tin là nhật ký thực thi thuận tiện cho việc gỡ lỗi. Khi một bước kết thúc, môi trường sẽ đặt lại n lần, tùy thuộc vào số lần lặp được chỉ định.
Bạn có thể làm gì với OpenAI Gym?
Vì OpenAI Gym cho phép bạn tạo ra các môi trường học tập tùy chỉnh, đây là một số cách để sử dụng nó trong tình huống thực tế.
1. Mô phỏng trò chơi
Bạn có thể tận dụng môi trường chơi trò chơi của OpenAI Gym để thưởng cho các hành vi mong muốn, tạo phần thưởng khi chơi trò chơi và tăng độ phức tạp cho mỗi cấp trò chơi.
2. Nhận dạng hình ảnh
Khi có lượng dữ liệu, tài nguyên và thời gian hạn chế, OpenAI Gym có thể hữu ích để phát triển hệ thống nhận dạng hình ảnh. Ở cấp độ sâu hơn, bạn có thể mở rộng quy mô để xây dựng hệ thống nhận dạng khuôn mặt, hệ thống này thưởng cho tác nhân nhận dạng khuôn mặt chính xác.
3. Huấn luyện rô-bốt
OpenAI Gym cũng cung cấp các mô hình môi trường trực quan cho mô phỏng 3D và 2D, nơi bạn có thể triển khai các hành vi mong muốn vào rô-bốt. Roboschool là một ví dụ về phần mềm mô phỏng rô bốt thu nhỏ được xây dựng bằng OpenAI Gym.
4. Tiếp thị
Bạn cũng có thể xây dựng các giải pháp tiếp thị như máy chủ quảng cáo, bot giao dịch chứng khoán, bot dự đoán bán hàng, hệ thống giới thiệu sản phẩm, v.v. bằng cách sử dụng OpenAI Gym. Chẳng hạn, bạn có thể xây dựng mô hình OpenAI Gym tùy chỉnh để xử phạt quảng cáo dựa trên tỷ lệ hiển thị và nhấp chuột.
5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Một số cách áp dụng OpenAI Gym trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là các câu hỏi trắc nghiệm liên quan đến hoàn thành câu hoặc xây dựng bộ phân loại thư rác. Ví dụ: bạn có thể đào tạo một nhân viên hỗ trợ tìm hiểu các biến thể của câu để tránh thiên vị khi chấm điểm người tham gia.
Cách bắt đầu với OpenAI Gym
OpenAI Gym hỗ trợ Python 3.7 trở lên. Để thiết lập môi trường OpenAI Gym, bạn sẽ cài đặt phòng tập thể dụcphiên bản phòng tập thể dục được hỗ trợ liên tục rẽ nhánh:
pip install gymnasium
Tiếp theo, quay lên một môi trường. Tuy nhiên, bạn có thể tạo một môi trường tùy chỉnh. Nhưng hãy bắt đầu bằng cách thử với một cái hiện có để thành thạo khái niệm OpenAI Gym.
Đoạn mã dưới đây quay lên FrozenLake-v1. Các env.reset phương pháp ghi lại quan sát ban đầu:
import gymnasium as gym
env = gym.make('FrozenLake-v1', render_mode="human")
observation, info = env.reset()
Một số môi trường yêu cầu thêm thư viện để hoạt động. Nếu bạn cần cài đặt một thư viện khác, Python sẽ đề xuất thư viện đó qua thông báo ngoại lệ.
Ví dụ: bạn sẽ cài đặt một thư viện bổ sung (phòng tập thể dục[toy-text]) để chạy FrozenLake-v1 môi trường.
Xây dựng dựa trên sức mạnh của OpenAI Gym
Một trong những trở ngại đối với sự phát triển của AI và máy học là thiếu cơ sở hạ tầng và bộ dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, khi bạn tìm cách tích hợp các mô hình máy học vào ứng dụng hoặc thiết bị của mình, giờ đây mọi việc trở nên dễ dàng hơn với các mô hình AI được tạo sẵn trên internet. Mặc dù một số công cụ này có chi phí thấp, nhưng những công cụ khác, bao gồm cả OpenAI Gym, là miễn phí và mã nguồn mở.
