21 个必须知道的机器学习开源工具!( 七 )

当谈到机器学习时,RL是最近的热门话题。强化学习(RL)的目标是培养能够与环境互动并解决复杂任务的智能代理,实现机器人、自动驾驶汽车等领域的实际应用。以下是一些对RL最有用的培训环境:

谷歌研究足球:谷歌研究足球环境是一个新颖的RL环境,代理商的目标是掌握世界上最受欢迎的运动——足球。这种环境为你提供了大量的控制来训练RL代理。OpenAI Gym:Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。它支持教学代理从步行到玩乒乓球或弹球戏等游戏。在下面的gif图片中,你可以看到一个正在学习走路的机器人。

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Unity ML代理:Unity机器学习代理工具包(ML-Agents)是一个开放源码Unity插件,可以将游戏和模拟作为培训智能代理的环境。通过一个简单易用的Python API,可以使用强化学习、模仿学习、神经进化或其他机器学习方法来训练agent。

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