Reseñas y detalles del producto de OpenAI Gym

El gimnasio es un campo de juego para que los agentes de IA aprendan a realizar sus tareas con clases flexibles y personalización para mejorar la precisión cada vez más. Comparo mis algoritmos de aprendizaje por refuerzo como DDPG, DQN y PPO, mientras que entrenar en Gym mejora las habilidades de mi modelo y entreno mi modelo en diferentes algoritmos y comparo los algoritmos que se desempeñan mejor. Gym es de código abierto y tiene clases y módulos y entornos personalizados para necesidades específicas y para simular tareas especializadas. En general, Gym es un conjunto de herramientas rico en funciones y fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El gimnasio no ha distribuido soporte de entrenamiento para entornos complejos o modelos más grandes. Además, no tiene un entorno de entrenamiento multiagente, lo que representa demasiadas limitaciones, como que el gimnasio no tiene soporte incorporado para el aprendizaje por transferencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

OpenAI Gym para mí es la plataforma más popular para la investigación de aprendizaje por refuerzo. Y ha sido realmente útil para mí y mis amigos en nuestras actividades de investigación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es fácil de usar para mí como principiante. También tiene un soporte limitado para un entorno de múltiples agentes. Esto realmente ha planteado un desafío. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los mejores avances es su trabajo con múltiples algoritmos escritos en cualquier marco.

Gym me proporciona la capacidad de probar mis algoritmos en altos niveles de complejidad y muchos tipos de tareas.

La API de Gym proporciona una interfaz de entornos para comparar el rendimiento de diferentes algoritmos de RL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los mayores inconvenientes que encontré es que Gym no admite entornos multiagente, tiene entornos de un solo agente ya que múltiples agentes trabajan en un entorno compartido, lo cual es muy bueno para el aprendizaje por refuerzo. Problemas de capacidad de versión, los paquetes pueden tener problemas durante la instalación y el uso. Problema de actualización, la biblioteca Gym se mantiene actualizada con los últimos avances y los últimos entornos con el tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tienen una tabla de clasificación para que los colaboradores puedan ver cómo se comparan sus mejoras a los algoritmos de aprendizaje por refuerzo con otros, esto actúa como el punto de partida divertido para que los nuevos desarrolladores usen su API y produzcan resultados experimentales y los comparen con otros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El desarrollo de tecnología de IA obligatoriamente tiene que estar en un proyecto de código abierto, lo cual podría ser contraproducente para algunos. La documentación no es tan buena y necesita un poco de tiempo para revisarla y acostumbrarse al kit. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este conjunto de herramientas para crear algoritmos de aprendizaje es útil y fácil de aprender. Mejor que escribir desde cero a través de scikit learn y mejor para probar el rendimiento que la validación cruzada pura. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No se pudo especificar conjuntos o algunas opciones de bajo nivel para personalizar mi algoritmo para un objetivo específico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.