OpenAI Gym, OpenAI tarafından geliştirilen, takviyeli öğrenme (reinforcement learning - RL) algoritmalarının geliştirilmesi ve karşılaştırılması için bir araç kitidir. Amacı, RL araştırmalarını daha erişilebilir ve tekrarlanabilir hale getirmektir. Gym, çeşitli ortamlarda (environments) agent'lar eğitmeyi ve değerlendirmeyi kolaylaştıran bir dizi standartlaştırılmış arayüz ve ortam sunar.
Yapay zeka (YZ) ve özellikle takviyeli öğrenme alanında, algoritmaların performansı ve yetenekleri, gerçek dünya senaryolarını simüle eden ortamlarda test edilerek değerlendirilir. OpenAI Gym, bu ihtiyacı karşılamak için tasarlanmış, açık kaynaklı bir araç kitidir. Araştırmacılar ve geliştiriciler, Gym'i kullanarak farklı RL algoritmalarını standartlaştırılmış ortamlarda kolayca test edebilir, karşılaştırabilir ve geliştirebilirler.
OpenAI Gym ortamlarını anlamak için temel bazı kavramları bilmek önemlidir:
Ortam, agent'ın etkileşimde bulunduğu simüle edilmiş dünyadır. Bu, basit bir matematiksel problemden karmaşık bir video oyununa kadar her şey olabilir.
Gözlem uzayı, agent'ın ortam hakkında elde edebileceği bilgilerin tamamını temsil eder. Bu bilgiler, sayısal değerler, görüntüler veya metin gibi çeşitli formatlarda olabilir. Örneğin, bir robotun gözlem uzayı, kameralarından gelen görüntüler ve sensörlerinden okunan değerler olabilir.
Eylem uzayı, agent'ın ortamda gerçekleştirebileceği tüm olası eylemleri tanımlar. Bu eylemler, diskret (örneğin, yukarı, aşağı, sola, sağa hareket etmek) veya sürekli (örneğin, bir motorun torkunu ayarlamak) olabilir.
Ödül, agent'ın belirli bir eylemi gerçekleştirdikten sonra aldığı sayısal bir geri bildirimdir. Bu geri bildirim, agent'ın davranışını yönlendirmek ve öğrenmesini sağlamak için kullanılır. Amaç, zaman içinde toplam ödülü maksimize etmektir.
Bitti, ortamın bir bölümünün (episode) sona erdiğini gösteren bir sinyaldir. Bu, agent'ın görevi tamamlaması, başarısız olması veya belirli bir süre geçmesi durumunda gerçekleşebilir.
OpenAI Gym, farklı zorluk seviyelerinde ve özelliklerde çeşitli ortamlar sunar. Bu ortamlar genellikle aşağıdaki kategorilere ayrılır:
Bu ortamlar, basit kontrol problemlerini içerir ve genellikle düşük boyutlu gözlem ve eylem uzaylarına sahiptir. Örnekler: CartPole, MountainCar.
Bu ortamlar, algoritmik görevleri içerir ve genellikle belirli bir algoritmanın öğrenilmesini gerektirir. Örnekler: Copy, RepeatCopy.
Bu ortamlar, Box2D fizik motorunu kullanarak 2D fizik simülasyonlarını içerir. Örnekler: BipedalWalker, LunarLander.
Bu ortamlar, MuJoCo fizik motorunu kullanarak daha karmaşık 3D fizik simülasyonlarını içerir. Bu ortamlar, gerçekçi robot kontrol problemleri için kullanılır. Örnekler: Humanoid, Ant.
Bu ortamlar, klasik Atari oyunlarını simüle eder. Agent, ekran piksellerini girdi olarak alır ve oyunun kontrol eylemlerini gerçekleştirir. Bu ortamlar, görsel algı ve stratejik karar alma becerilerini test etmek için kullanılır. Örnekler: Breakout, Pong.
OpenAI Gym, Python programlama dili kullanılarak yazılmıştır ve pip paket yöneticisi ile kolayca kurulabilir:
pip install gym
Temel bir kullanım örneği:
import gym
env = gym.make('CartPole-v1') # Bir ortam oluştur
observation = env.reset() # Ortamı başlangıç durumuna getir
for _ in range(1000):
env.render() # Ortamı görselleştir (isteğe bağlı)
action = env.action_space.sample() # Rastgele bir eylem seç
observation, reward, done, info = env.step(action) # Eylemi gerçekleştir ve sonucu al
if done:
observation = env.reset() # Ortam bittiyse yeniden başlat
env.close() # Ortamı kapat
OpenAI Gym, sürekli olarak geliştirilmekte ve yeni özellikler eklenmektedir. Gelecekteki olası yönelimler şunlardır: