Мелкая питонячая радость #6: OpenAI Gym — играем в игры и управляем роботами

Мы привыкли к тому, что специалисты по машинному обучению огромную часть своего рабочего времени сидят над анализом табличных данных или обучают нейросеть для раскладывания фотографий кошек и собак на две аккуратные кучки. Ибо такова воля бизнеса — чаще всего нужно давать прогнозы, классифицировать данные и строить модели.

Сегодня мы проветрим мозги ^[1] и разомнем дряблеющие от скуки синапсы с помощью кое-чего интересного — OpenAI Gym ^[2].

OpenAI Gym ^[2] позволяет оттачивать свои навыки в обучении с подкреплением. Это одна из разновидность задач машинного обучения, в которой вам предлагается некая среда с определенными правилами и агент, способный действовать в этой среде. Например, игра про Марио — это среда, а фигурка итальянского сантехника в ней, управляемая машинным алгоритмом — агент.

OpenAI Gym ^[2] предлагает пользователям на выбор здоровый набор сред и агентов — симуляторы старых компьютерных игр (в том числе и классические игры от Atari), виртуальны роботы, промышленные станки и примитивные среды с простыми физическими законами.

Все эти сложные и разнообразные среды представлены в виде понятных и стандартных числовых моделей, которому легко и просто управлять из Python скриптов. Агенты также легко управляются из Python приложения.

Прекрасная и комфортная среда, чтобы скоротать несколько вечеров скучающему специалисту по машинному обучению или погрустневшему Python разработчику.

Автор: Andrey Korchak

Источник ^[3]