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Ferramentas RL-Benchmarks para todas as ocasiões

Obtenha soluções RL-Benchmarks flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

RL-Benchmarks

  • Gym-Recsys

    Gym-Recsys fornece ambientes OpenAI Gym personalizáveis para treinamento e avaliação escaláveis de agentes de recomendação de aprendizagem por reforço.
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    O que é Gym-Recsys?
    Gym-Recsys é uma caixa de ferramentas que encapsula tarefas de recomendação em ambientes OpenAI Gym, permitindo que algoritmos de aprendizagem por reforço interajam de forma passo a passo com matrizes simuladas de usuário-item. Fornece geradores de comportamento de usuário sintéticos, suporta carregamento de conjuntos de dados populares e fornece métricas padrão de recomendação, como Precision@K e NDCG. Os usuários podem personalizar funções de recompensa, modelos de usuário e pools de itens para experimentar diferentes estratégias de recomendação baseadas em RL de forma reproduzível.

  • RxAgent-Zoo

    RxAgent-Zoo utiliza programação reativa com RxPY para otimizar o desenvolvimento e a experimentação de agentes de aprendizado por reforço modulares.
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    O que é RxAgent-Zoo?
    Em sua essência, o RxAgent-Zoo é uma estrutura de RL reativa que trata eventos de dados de ambientes, buffers de reprodução e laços de treinamento como fluxos observáveis. Os usuários podem encadear operadores para pré-processar observações, atualizar redes e registrar métricas assincronamente. A biblioteca oferece suporte a ambientes paralelos, agendadores configuráveis e integração com benchmarks populares do Gym e Atari. Uma API plug-and-play permite a troca suave de componentes de agentes, facilitando pesquisas reprodutíveis, experimentação rápida e fluxos de treinamento escaláveis.
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