Gymnasium Bewertungen & Produktdetails

Das Fitnessstudio ist ein Spielplatz für KI-Agenten, um ihre Aufgaben mit flexiblen Klassen und Anpassungen zu erlernen und die Genauigkeit immer weiter zu verbessern. Ich vergleiche meine Verstärkungslernalgorithmen wie DDPG, DQN und PPO, während das Training im Fitnessstudio die Fähigkeiten meines Modells verbessert und mein Modell auf verschiedenen Algorithmen trainiert und besser performende Algorithmen vergleicht. Das Fitnessstudio ist quelloffen und verfügt über Klassen und Module sowie benutzerdefinierte Umgebungen für spezifische Bedürfnisse und zur Simulation spezialisierter Aufgaben. Insgesamt ist das Fitnessstudio ein funktionsreiches und benutzerfreundliches Toolkit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Fitnessstudio hat keine Trainingsunterstützung für komplexe Umgebungen oder größere Modelle verteilt. Außerdem gibt es keine Multi-Agenten-Trainingsumgebung, was zu vielen Einschränkungen führt, wie z.B. dass das Fitnessstudio keine eingebaute Unterstützung für Transferlernen hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

OpenAI Gym ist für mich die beliebteste Plattform für die Forschung im Bereich des Reinforcement Learning. Und es war wirklich nützlich für mich und meine Freunde in unseren Forschungsaktivitäten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist für mich als Neuling nicht einfach zu verwenden. Es hat auch eine begrenzte Unterstützung für eine Multi-Agenten-Umgebung. Dies hat wirklich eine Herausforderung dargestellt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eine der besten Fortschritte ist seine Arbeit mit mehreren Algorithmen, die in jedem Framework geschrieben sind. Gym bietet mir die Möglichkeit, meine Algorithmen auf hohem Komplexitätsniveau und bei vielen Arten von Aufgaben zu testen. Die Gym-API bietet eine Schnittstelle von Umgebungen, um die Leistung verschiedener RL-Algorithmen zu vergleichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einer der größten Nachteile, die ich gefunden habe, ist, dass Gym keine Multi-Agent-Umgebungen unterstützt; es hat Einzelagenten-Umgebungen, da mehrere Agenten in einer gemeinsamen Umgebung arbeiten, was sehr gut für Reinforcement Learning ist. Versionskompatibilitätsprobleme können bei der Installation und Nutzung von Paketen auftreten. Aktualisierungsproblem: Die Gym-Bibliothek bleibt mit den neuesten Fortschritten und den neuesten Umgebungen im Laufe der Zeit auf dem neuesten Stand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sie haben eine Rangliste, damit Mitwirkende sehen können, wie ihre Verbesserungen an Verstärkungslernalgorithmen im Vergleich zu anderen abschneiden. Dies dient als Ausgangspunkt für neue Entwickler, um auf unterhaltsame Weise ihre API zu nutzen, experimentelle Ergebnisse zu erzielen und mit anderen zu vergleichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Entwicklung von KI-Technologie muss zwingend auf einem Open-Source-Projekt basieren, was für einige kontraproduktiv sein könnte. Die Dokumentation ist nicht so gut und benötigt etwas Zeit, um durchzugehen und sich an das Kit zu gewöhnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Open Source und am besten Klassen und Module verwenden Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es könnte ein wenig mehr Flexibilität für die Schulung eines Agenten haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Toolkit zur Erstellung von Lernalgorithmen ist nützlich und leicht zu erlernen. Besser als das Schreiben von Grund auf mit scikit-learn und besser bei der Leistungstests als reine Kreuzvalidierung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Konnte keine Ensembles oder einige Low-Level-Optionen angeben, um meinen Algorithmus für spezifizierte Zielsetzung anzupassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.