Avis et détails du produit de OpenAI Gym

Le gymnase est un terrain de jeu pour l'agent IA pour apprendre à accomplir sa tâche avec des classes flexibles et une personnalisation pour améliorer l'exactitude de plus en plus. Je compare mes algorithmes d'apprentissage par renforcement comme DDPG, DQN et PPO, tandis que l'entraînement au gymnase améliore les capacités de mon modèle et entraîne mon modèle sur différents algorithmes et compare les algorithmes les mieux performants. Gym est open source et il a des classes et des modules et des environnements personnalisés pour des besoins spécifiques et pour simuler des tâches spécialisées. Dans l'ensemble, Gym est une boîte à outils riche en fonctionnalités et conviviale. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le gymnase n'a pas distribué de support de formation pour des environnements complexes ou des modèles plus grands. De plus, il n'a pas d'environnement de formation multi-agents, ce qui représente trop de limitations, comme le fait que le gymnase n'a pas de support intégré pour l'apprentissage par transfert. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

OpenAI Gym pour moi est la plateforme la plus populaire pour la recherche en apprentissage par renforcement. Et cela a vraiment été utile pour moi et mes amis dans nos activités de recherche. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce n'est pas facile à utiliser pour moi en tant que débutant. Il a également un support limité pour un environnement multi-agents. Cela a vraiment posé un défi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des meilleurs progrès est son travail avec plusieurs algorithmes écrits dans n'importe quel cadre.

Gym me donne la possibilité de tester mes algorithmes sur des niveaux élevés de complexité et de nombreux types de tâches.

L'API Gym fournit une interface d'environnements pour comparer la performance de différents algorithmes d'apprentissage par renforcement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'un des plus grands inconvénients que j'ai trouvés est que Gym ne prend pas en charge les environnements multi-agents, il a des environnements à agent unique car plusieurs agents travaillent dans un environnement partagé, ce qui est très bon pour l'apprentissage par renforcement. Problèmes de compatibilité de version, les packages peuvent poser des problèmes lors de l'installation et de l'utilisation. Problème de mise à jour, la bibliothèque Gym reste à jour avec les dernières avancées et les derniers environnements avec le temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ils ont un tableau de classement afin que les contributeurs puissent voir comment leurs améliorations aux algorithmes d'apprentissage par renforcement se comparent à celles des autres, cela sert de point de départ amusant pour les nouveaux développeurs d'utiliser leur API et de produire des résultats expérimentaux et de les comparer avec d'autres. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le développement de la technologie IA doit obligatoirement se faire sur un projet open source, ce qui pourrait être contre-productif pour certains. La documentation n'est pas très bonne et nécessite un peu de temps pour être parcourue et s'habituer au kit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cet ensemble d'outils pour créer des algorithmes d'apprentissage est utile et facile à prendre en main. Mieux que d'écrire à partir de zéro via scikit-learn et meilleur pour tester les performances que la validation croisée pure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ne pouvait pas spécifier des ensembles ou certaines options de bas niveau pour personnaliser mon algorithme pour un ciblage spécifié. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.