27 - Frameworks de Aprendizado por Reforço como OpenAI Gym

import numpy as np
import gym

# Criar o ambiente FrozenLake
env = gym.make("FrozenLake-v0")

# Inicializar a tabela Q
Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])

# Definir os parâmetros
learning_rate = 0.8
discount_factor = 0.95
num_episodios = 2000

# Treinar o agente usando Q-learning
for episodio in range(num_episodios):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n) * (1. / (episodio + 1)))
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        Q[state, action] = Q[state, action] + learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
        state = next_state

print("Treinamento concluído!")
print("Tabela Q:")
print(Q)

# Avaliar o desempenho do agente
sucessos = 0
for episodio in range(100):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = np.argmax(Q[state, :])
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        state = next_state
        if done and reward == 1.0:
            sucessos += 1

print(f"Taxa de sucesso: {sucessos}%")

DeprecatedEnv: Environment version v0 for `FrozenLake` is deprecated. Please use `FrozenLake-v1` instead. <traceback object at 0x0000018D2F75C880>

||| Áreas ||| Estatística ||| Python ||| Projetos ||| Dicas & Truques ||| Quantum ||| Python com ML Básico || Python para Iniciantes || Python Básico || Matplotlib || Numpy || Seaborn || Pandas || Django || Estatística para Cientistas de Dados || Python com ML Básico || Python com ML Básico || Aulas | Introdução (Introdução) | Guia Rápido do Python (Guia Rápido do Python) | Aprendizado (Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço) | Modelos (Modelos de Regressão e Classificação) | Agrupamento (Algoritmos de Agrupamento) | Pre-processamento de Dados (Pré-processamento de dados e técnicas de engenharia de características) | Métricas (Métricas de avaliação para modelos de ML) | Treinamento e Avaliação (Funções para pré-processamento de dados, treinamento de modelos e avaliação) | Seaborn e Matplotlib (Seaborn e Matplotlib para visualização) | Pandas (Pandas para processamento) | Scikit-learn (Scikit-learn, uma biblioteca de ML em Python) | R (Pacotes dplyr, caret e vip para R) | Emsemble e RNA (Métodos de ensemble e redes neurais artificiais) | Aplicações (Aplicações de aprendizado de máquina) | Matemática (Fundamentos matemáticos para ML) | Otimização (Métodos de otimização e treinamento de modelos) | Problemas Comuns (Problemas comuns de ML e MLOps) | Ferramentas de Nuvem (Ferramentas baseadas em nuvem como GCP, AWS e Microsoft Azure) | Frameworks e Bibliotecas DL (Ferramentas de MLOps de código aberto como MLflow) | Ajustes de Hiperparâmetros (Técnicas de ajuste de hiperparâmetros como grid search e random search) | Frameworks e Biblioteca DL (Frameworks e bibliotecas de deep learning como PyTorch e TensorFlow) | Implementação (Implementar soluções de ML com conjuntos de dados do mundo real) | NLP (Visão computacional e Processamento de Linguagem Natural (NLP)) | Arquiteturas DL (Arquiteturas avançadas de deep learning como RNNs e GANs) | Arquiteturas LLM (Arquiteturas de transformadores em LLMs (BERT e GPT)) | Design (Design de aprendizado por reforço e RAG) | Ciclo de Vida de MLOps (Ciclo de vida de MLOps e últimas tendências de pesquisa em ML) | Provedores (Provedores de nuvem e ferramentas de código aberto para ciclo de vida completo de MLOps) | Frameworks RL (Frameworks de aprendizado por reforço como OpenAI Gym) | Ferramentas LLM (Langchain e ferramentas similares para LLMs customizados) | Repositórios LLKM (Desenvolver ou usar LLMs de repositórios como Hugging Face) | Arquitetura DL (Arquiteturas de deep learning com TensorFlow / PyTorch) |