- Шаг 1: Установка через pip: pip install dataenvgym
- Шаг 2: Импортировать библиотеку и выбрать среду: from dataenvgym import DataCleaningEnv
- Шаг 3: Создать и настроить среду: env = DataCleaningEnv(config)
- Шаг 4: Создать или импортировать агента RL, совместимого с Gym
- Шаг 5: Запустить цикл обучения: for episode in range(n): obs = env.reset(); done = False; while not done: action = agent.act(obs); obs, reward, done, info = env.step(action)
- Шаг 6: Оценить и зафиксировать результаты с помощью встроенных инструментов оценки
- Шаг 7: Настроить или объединить среды для сложных симуляций потоковых данных