Instructeur : Bonjour,
mes amis, et bienvenue dans ce nouveau cas d'utilisation de la science des
données avec ChatGPT, qui portera cette fois sur l'apprentissage par renforcement.
Nous allons donc dire à ChatGPT
que nous avons programmé une voiture virtuelle à conduite autonome
sans aucune IA.
Nous venons donc de mettre en œuvre sa capacité à avancer, à tourner
à gauche, à droite et à s'arrêter.
Nous allons dire que cette voiture autonome est récompensée si elle
parvient à atteindre une certaine destination,
et pénalisée si elle s'éloigne de cette destination
ou si elle rencontre des obstacles.
D'accord, et ensuite nous allons demander à
ChatGPT quel modèle d'IA devrait être mis en œuvre
pour la voiture auto-conduite et comment.
D'accord ?
C'est ce que nous allons faire.
Je vais ouvrir un nouveau chat ici.
Et à l'intérieur, nous
dirons exactement : "J'ai programmé
une voiture virtuelle autopilotée dont
les actions sont d'avancer, de
tourner à gauche, de tourner à droite et
de s'arrêter.
Cette voiture est récompensée
lorsqu'elle atteint une certaine destination, et pénalisée
si elle s'éloigne de cette destination ou si elle rencontre
des obstacles. Bon, maintenant, soyons plus gourmands.
Je voulais juste demander quelques
recommandations sur la manière de construire un modèle
d'apprentissage par renforcement pour la voiture auto-conduite, mais demandons
en fait de le construire directement.
Pourquoi pas ?
Voyons ce dont ChatGPT est capable.
Je vais donc demander : "Pouvez-vous
m'écrire un code Python utilisant
les meilleures bibliothèques pour construire
un modèle d'apprentissage par renforcement qui met
en œuvre l'IA à l'intérieur de cette voiture autopilotée
? D'accord, c'est un peu gourmand
de demander cela, mais on ne sait jamais.
ChatGPT pourrait nous donner exactement ce que nous voulons.
Essayons donc et en
cas de problème, nous l'aiderons.
D'accord, appuyons sur Entrée et c'est parti.
Bien sûr, d'accord, c'est un bon début.
"Je peux vous aider à mettre en œuvre un modèle d'apprentissage
par renforcement pour votre voiture
autonome en Python. Incroyable.
"Voici un code qui démontre comment
vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenAI Gym. Génial.
"Pour former un modèle d'apprentissage
par renforcement pour votre voiture auto-conduite. Je ne m'attendais pas à ce que ChatGPT le fasse si facilement,
et ce qu'il fait maintenant est tout
à fait logique.
Il initialise la table Q, le nombre
d'états, le nombre d'actions, un taux d'apprentissage
initialisé à 0. 1, un facteur
d'actualisation à 0. 95.
C'est vraiment incroyable, je suis en admiration.
Le taux d'exploration est fixé à 0. 5, le nombre maximum d'épisodes est de 1 000,
le nombre maximum d'étapes par épisode
est de 100.
Il entraîne ensuite le modèle d'apprentissage Q, ce qui est étonnant.
Je vais donc le mettre au défi de mettre en œuvre un modèle plus avancé,
comme le modèle d'apprentissage
Q profond, ou l'A3C, mais voyons voir.
Il met tout en œuvre à partir de zéro avec la boucle For.
Il commence par choisir une action, puis il
met en œuvre l'étape au cours de laquelle
l'IA effectue l'action, met à jour la table
Q et fixe l'état au jour suivant.
C'est vraiment le processus d'apprentissage par renforcement, le processus d'apprentissage
Q, c'est incroyable.
Ensuite, il met en œuvre la manière de tester le modèle d'apprentissage
Q, et enfin, il ferme l'environnement.
Wow, c'était vraiment incroyable.
D'accord, je n'en attendais pas tant.
Alors, puisqu'il l'a fait si facilement,
défions-le encore plus, encore plus fort.
Tout d'abord, disons, bien sûr, "Merci beaucoup,
cela nous a beaucoup aidés".
Cependant, je sais
déjà comment mettre
en œuvre le Q-learning.
Pourriez-vous donc
faire la même chose avec un modèle d'apprentissage
par renforcement
plus avancé comme, par exemple, l'apprentissage
Q profond ? Ou mieux encore, soyons très gourmands.
"Un modèle d'apprentissage par renforcement de l'état de l'art. D'accord, vous êtes prêts ?
Nous y voilà.
Et "Certainement". Il répond toujours : "Certainement. C'est incroyable.
"Voici un code qui démontre comment vous pouvez utiliser
la bibliothèque OpenAI baselines pour
former un modèle d'apprentissage Q profond,
DQN, pour votre voiture auto-conduite. Et c'est reparti.
Il nous donne le code.
C'est vraiment étonnant.
D'accord, donc oui, il utilise maintenant la bibliothèque Wrap DeepMind
à partir de la bibliothèque Atari commune de la ligne de base, et
il met en œuvre l'IA à nouveau avec le modèle
d'apprentissage profond Q cette fois-ci.
C'est vraiment, vraiment étonnant.
"Ce code utilise l'algorithme DQN pour former un modèle d'apprentissage Q profond
pour votre voiture auto-conduite.
Le modèle apprendra à prendre la meilleure
action à chaque état afin de maximiser la récompense.
Si vous souhaitez utiliser un
modèle d'apprentissage par renforcement plus avancé, vous pouvez utiliser la bibliothèque
OpenAI Spinning Up, qui fournit des implémentations d'algorithmes
d'apprentissage par renforcement
de pointe.
Voici un code qui montre comment vous pouvez utiliser
la bibliothèque Spinning Up pour former un modèle
d'optimisation de politique proximale (PPO). C'est en effet un excellent modèle.
"Pour votre voiture auto-conduite. Et voilà, le modèle est à nouveau disponible
avec l'ensemble du code.
Wow, quelle révolution, ce ChatGPT.
Sérieusement, je suis vraiment impressionné.
Voilà, vous avez le code.
"Ce code utilise l'algorithme PPO pour former
un modèle d'apprentissage par renforcement
pour votre voiture auto-conduite.
Le modèle apprendra à agir de manière
à maximiser la somme attendue des récompenses actualisées.
J'espère que cela vous aidera.
N'hésitez pas à me contacter si vous
avez des questions ou si vous souhaitez obtenir de l'aide. Même moi, je ne m'attendais pas à autant, alors
je suis impressionné, tout
comme vous, par le fait de faire tout cela en même temps.
Nous allons donc dire : "Un grand merci, c'était formidable. Et c'est fait.
Merci encore d'avoir regardé ce cas d'utilisation
de la science des données avec ChatGPT.
Passons maintenant au suivant.
D'ici là, profitez de l'apprentissage automatique.