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Cは知っているけどPythonは知らない人が,手っ取り早く強化学習のプログラムをPythonで書けるようになるための教材を学生演習用に作りました。

演習形式のjupyter notebookのワークシートになっていて,Pythonの基礎を勉強していたら知らない間にopenAI gymを使った強化学習のプログラムができちゃっているという教材です。 Deep learningは使ってませんが,ご興味のある方はこちらからどうぞ。

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ここのところopenAI Gym関連の記事(8/28その1, 8/28その2, 8/29)を作ったのは, openAI Gymを遊ぶ演習をできないかなと思ったのがきっかけ。 そのためには実行環境が必要だが,大学の演習用パソコンにインストールをお願いするのはいろんな問題で結構大変。 となると,学生の皆さんが持っているパソコンにインスールする方法が候補になるが,OSは大抵 Windows になる。残念ながら,openAI Gym環境をWindowsにインストールしようとするとトラブルが多いらしく,多人数の演習での対応は難しそう。

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google colaboratory+openAI Gym+Keras-RLの続編。今度はGymのAtariを試してみた。

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openAI Gymgoogle colaboratoryで遊ぼうとすると,Algorithm以外の環境ではアニメーション表示がどうするかが問題になるが,一応なんとかなることがわかった。

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google colaboratory上で,openAI GymClassic Controlを使って遊べることがわかったので,さらにKeras-RLを使ってDQL(Deep-Q Learning)を試してみた。colaboratoryはKerasをサポートしているので,あっけなくデモが動いてめでたし。

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pythonのコードを少し試す時にはjupyter notebookが便利なんだけど,お手軽にクラウド上で使えるものが無いかと探したら,google のColaboratoryが無料で使えて,共同編集もできるので便利。 GPU計算にも(多分)2日前位に対応したらしく,tensorflowとかKerasとかも使えるので,ディープラーニングでも遊べる。

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同じデータに対して異なる分類器を使った分類をするとどうなるかを scikit-learn(pythonの機械学習ライブラリ)を使って示した例。

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pyenvでanacondaをインストールしようとしたが,以下のようにエラーが出る。

$ pyenv install anaconda3-4.4.0
Downloading Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh...
-> https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
error: failed to download Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh

BUILD FAILED (Vine 6.5 using python-build 1.1.3-...

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研究室のOBから教えてもらったニューラルネットワーク関連のページを2つ紹介。

  • Tensorflow Playground
    • Googleが公開している機械学習ライブラリTensorflowで作ったニューラルネットワークのシミュレーションで少し遊べるページ
    • 入力された2クラスデータをうまく分離するために,どのような入力を与えると良いかを視覚的に確認できる
  • Chainer Playground: ニューラルネットワークのライブラリChainerのお勉強を出来るページ

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