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Python初心者のための強化学習プログラミング

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昨年度から3年次の演習では,「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」を目標にした課題をしています。 演習形式のjupyter notebookのワークシートを教材として用意していて,githubで公開してますので,興味のある方はご利用ください。

Jupyter notebookからPDF/TeX出力

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Jupyter notebook形式で作成したファイルをpdf/TeX形式

Python初心者のための強化学習プログラミング

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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。

OpenAI gym用Dockerイメージ

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演習用のPython環境としてDockerイメージを作った

ColaboratoryでKeras-rl+OpenAI Gym (atari)

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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。

ColaboratoryでKeras-rl+OpenAI Gym (classical_control)

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google colaboratory上で, openAI Gymの Classic 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。

ColaboratoryでOpenAI gym

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openAI Gymを google 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。

ColaboratoryでGPU計算

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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。

分類器とデータ

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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。

pyenvでproxy超え

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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。