Instrutor: Olá,
amigos, e bem-vindos a este novo caso de uso de ciência de dados
com o ChatGPT, que desta vez será sobre aprendizagem por reforço.
Portanto, vamos dizer ao ChatGPT
agora mesmo que programamos um carro virtual autônomo sem nenhuma
IA ainda.
Portanto, acabamos de implementar sua capacidade de avançar, virar
à esquerda, virar à direita e parar.
E vamos dizer que esse carro autônomo é recompensado se
conseguir chegar a um determinado destino,
e penalizado se se afastar desse destino ou
se encontrar alguns obstáculos.
Ok, e depois vamos perguntar ao ChatGPT
qual modelo de IA deve ser implementado
para o carro autônomo e como.
Está bem?
Então, vamos fazer isso.
Vou abrir um novo bate-papo aqui.
E, lá dentro, vamos
dizer exatamente: "Ei, programei
um carro virtual autônomo com as ações
de seguir em frente, virar
à esquerda, virar à direita e parar.
Em seguida, esse carro é recompensado
quando chega a um determinado destino e penalizado se
se afastar mais desse destino
ou se encontrar alguns
obstáculos. Ok, agora vamos ser mais gananciosos.
Eu só queria pedir algumas recomendações
sobre como criar um modelo de aprendizagem por
reforço para o carro autônomo, mas, na verdade, vamos pedir para criá-lo
diretamente.
Por que não?
Vamos ver do que o ChatGPT é capaz.
Então, vou perguntar:
"Você pode me escrever um código
Python usando as melhores bibliotecas
para criar um modelo de aprendizagem por
reforço que implemente a IA dentro desse carro autônomo?
Tudo
bem, é um pouco ganancioso perguntar isso, mas nunca se sabe.
O ChatGPT pode nos dar exatamente o que queremos.
Portanto, vamos tentar
e, se ele tiver algum problema, nós o ajudaremos.
Ok, então vamos pressionar Enter e vamos lá.
Claro, tudo bem, esse é um ótimo começo novamente.
"Posso ajudá-lo a começar a implementar um modelo de aprendizagem
por reforço para seu carro autônomo
em Python. Incrível.
"Aqui está um código que demonstra
como você pode usar a biblioteca OpenAI Gym. Incrível.
"Para treinar um modelo
de aprendizagem por reforço para seu carro autônomo. Ok, isso é realmente incrível, eu não esperava que o ChatGPT fizesse isso
tão facilmente, e faz todo o sentido o que
ele está fazendo agora.
Ele está inicializando o Q-table, o
número de estados, o número de ações e uma taxa
de aprendizado inicializada em 0. 1, um fator
de desconto para 0. 95.
Isso é realmente incrível, estou maravilhado.
A taxa de exploração para 0. 5, o número máximo de episódios para 1.000,
o número máximo de etapas por episódio
para 100.
Em seguida, ele treina o modelo de aprendizado Q, o que é incrível.
Vou desafiá-lo a implementar um modelo mais avançado,
como o modelo de
aprendizado Q profundo ou o A3C, mas vamos ver.
Ele implementa tudo do zero com o For Loop.
Ele começa escolhendo uma ação, depois
implementa a etapa em que a IA realiza
a ação, atualiza o Q-table e define o
estado para o dia seguinte.
Esse é realmente o processo de aprendizado por reforço, o processo de
aprendizado por Q. É incrível.
Em seguida, ele ainda implementa como testar o modelo
de Q-learning e, por fim, fecha o ambiente.
Uau, isso foi realmente incrível.
Ok, eu não esperava tanto.
Então, já que ele fez isso tão facilmente,
vamos desafiá-lo ainda mais, ainda mais difícil.
Então, primeiro, vamos dizer, é claro, "Muito
obrigado, isso foi muito útil.
No entanto, já
sei como implementar
o Q-learning.
Portanto, você poderia
fazer o mesmo com um modelo de aprendizado
por reforço mais avançado, como, por
exemplo, o Q-learning profundo. Ou, melhor ainda, vamos ser super gananciosos.
"Um modelo de aprendizagem por reforço de última geração. Muito bem, estão prontos para isso?
Aqui vamos nós.
E, "Certamente. Ele sempre diz: "Com certeza. Isso é incrível.
"Aqui está um código que demonstra como você pode usar
a biblioteca de linhas de base da OpenAI
para treinar um modelo de aprendizado
Q profundo, DQN, para seu carro autônomo. E lá vamos nós de novo.
Ele nos fornece o código.
Isso é realmente incrível.
Tudo bem, então sim, ele usa agora a biblioteca Wrap DeepMind
da biblioteca Atari comum da linha de base e implementa
a IA novamente com o modelo de aprendizado
Q profundo desta vez.
Isso é realmente incrível.
"Esse código usa o algoritmo DQN para treinar um modelo de aprendizado Q profundo
para seu carro autônomo.
O modelo aprenderá a tomar a melhor ação
em cada estado para maximizar a recompensa.
Como alternativa, se quiser
usar um modelo de aprendizado por reforço mais avançado, você pode usar a biblioteca
OpenAI Spinning Up, que fornece implementações de algoritmos
de aprendizado por reforço de última
geração.
Aqui está um código que demonstra como você
pode usar a biblioteca Spinning Up para treinar
um modelo de otimização de política proximal, PPO. De fato, esse é um ótimo modelo.
"Para seu carro autônomo. E aqui está, ele fornece o modelo novamente
com o código completo.
Uau, que revolução, esse ChatGPT.
Sério, estou realmente impressionado.
Certo, e aí está, você tem o código.
"Esse código usa o algoritmo PPO para treinar
um modelo de aprendizagem por
reforço para seu carro autônomo.
O modelo aprenderá a realizar ações
para maximizar a soma esperada de recompensas descontadas.
Espero que isso ajude.
Entre em contato comigo se
tiver alguma dúvida ou se quiser mais assistência. Bem, nem eu esperava tanto, por isso estou
impressionado, assim
como você, ao mesmo tempo em que faço tudo isso.
Então, vamos dizer: "Muito obrigado, isso foi incrível. E pronto.
Mais uma vez, obrigado por assistir a esse caso
de uso de ciência de dados com o ChatGPT.
Vamos agora passar para a próxima.
E até lá, aproveite o aprendizado de máquina.