초보자 친화적 Multi-Armed Bandits 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 Multi-Armed Bandits 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

Multi-Armed Bandits

  • simple_rl은 신속한 RL 실험을 위해 미리 구성된 강화 학습 에이전트와 환경을 제공하는 경량 Python 라이브러리입니다.
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    simple_rl란?
    simple_rl은 강화 학습 연구와 교육을 간소화하기 위해 설계된 미니멀한 Python 라이브러리입니다. 환경과 에이전트 정의를 위한 일관된 API를 제공하며, Q-학습, 몬테카를로 방법, 가치 및 정책 반복과 같은 일반 RL 패러다임을 지원합니다. GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits와 같은 샘플 환경이 포함되어 있어 실습 실험이 용이합니다. 사용자들은 기본 클래스를 확장하여 맞춤형 환경 또는 에이전트를 구현할 수 있으며, 유틸리티 함수는 로깅, 성능 추적, 정책 평가를 담당합니다. 가벼운 구조와 깔끔한 코드로 빠른 프로토타이핑, RL 핵심 교육, 새 알고리즘 벤치마킹에 이상적입니다.
    simple_rl 핵심 기능
    • 사전 구축된 알고리즘: Q-학습, 몬테카를로, 가치반복, 정책반복
    • 여러 샘플 환경: GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits
    • 기본 클래스 기반의 통일된 에이전트-환경 인터페이스
    • 로깅, 성능 추적, 시각화를 위한 유틸리티 함수
    • 맞춤형 에이전트/환경을 위한 모듈식 및 확장 설계
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