Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

Kapitel 2: OpenAI Gym

Nachdem wir so viele theoretische Konzepte des RL betrachtet haben, ist es an der Zeit, sich der Praxis zuzuwenden. In diesem Kapitel lernen Sie die Grundlagen der OpenAI-Gym-API kennen, einer Bibliothek, die eine einheitliche API für RL-Agenten und eine Vielzahl von RL-Umgebungen bereitstellt.

Sie werden einen ersten zufällig agierenden Agenten schreiben, um sich mit all diesen Konzepten vertraut zu machen. Am Ende des Kapitels werden Sie folgende Kenntnisse besitzen:

• Die Anforderungen, die erfüllt sein müssen, um den Agenten mithilfe des RL-Frameworks zu implementieren

• Die Implementierung eines einfachen, zufällig agierenden RL-Agenten in reinem Python-Code

• OpenAI Gym

2.1  Aufbau des Agenten

‌Im letzten Kapitel haben ...