讲师：大家好,
我的朋友们, 欢迎来到ChatGPT这个新的数据科学用例,
这次将是关于强化学习的｡
所以我们现在要告诉ChatGPT,
我们已经编写了一个虚拟的自动驾驶汽车, 而没有任何人工智能｡
所以我们刚刚实现了它向前移动､ 左转､
右转和停止的能力｡
我们可以说, 如果这辆自动驾驶汽车成功到达某个目的地,
它会得到奖励, 如果它离开这个目的地,
或者遇到一些障碍, 它会受到惩罚｡
好的, 然后我们会问ChatGPT应该为自动驾驶汽车实现哪个AI模型以及如何实现｡
好吗？
我们开始吧
我要在这里打开一个新的聊天｡
在里面, 我们会准确地说,
“嘿, 我已经编程了一辆虚拟的自动驾驶汽车,
它的动作是向前移动, 左转, 右转, 然后停下来｡
然后这辆车一旦到达某个目的地就会得到奖励,
如果它离这个目的地更远,
或者如果它遇到一些障碍, 就会受到惩罚｡
好吧, 现在, 让我们更贪婪｡
我只是想问一些关于如何为自动驾驶汽车构建强化学习模型的建议,
但让我们实际上直接构建它｡
为什么不呢？
让我们看看ChatGPT有什么功能｡
所以我会问, “你能用最好的库给我写一段Python代码来构建一个强化学习模型,
在自动驾驶汽车内实现人工智能吗？”
好吧,
问这个问题有点贪心, 但我们永远不会知道｡
ChatGPT可能会给我们想要的东西｡
所以让我们试试,
如果它遇到任何麻烦, 我们会帮助它｡
好的, 我们按回车键, 开始吧｡
当然, 好吧, 这又是个好的开始｡
“我可以帮助你开始在Python中为你的自动驾驶汽车实现一个强化学习模型｡
太神奇了
“这里有一些代码, 演示了如何使用OpenAI
Gym库｡ 太棒了
“为你的自动驾驶汽车训练一个强化学习模型｡
好吧,
这真的很神奇, 我没想到它会这样, ChatGPT可以这么容易地做到这一点,
而且它现在所做的一切都很有意义｡
它正在初始化, Q表, 状态数,
动作数, 初始化为0的学习率｡
1,
贴现因子为0｡ 95.
这真的很神奇, 我很敬畏｡
探索率为0｡ 5､ 最大发作次数为1,000,
每发作最大步数为100｡
然后它训练了Q学习模型, 太棒了｡
然后我会挑战他实现一个更高级的模型,
比如深度Q学习模型, 或者A3C, 让我们看看｡
它使用For循环从头开始实现所有内容｡
它首先选择一个动作, 然后执行AI采取动作的步骤,
然后更新Q表, 然后将状态设置为第二天｡
这就是强化学习的过程, Q学习的过程,
这太神奇了｡
然后它甚至实现了如何测试Q学习模型,
最后关闭环境｡
哇, 真是太棒了｡
好吧, 我没期望那么多｡
既然它这么容易就做到了,
让我们来挑战它, 更难｡
首先, 让我们说, 当然, “非常感谢,
这真的很有帮助｡
但是, 我确实已经知道如何实施Q学习｡
所以, 你能不能用更高级的强化学习模型来做同样的事情,
比如深度Q学习｡ 或者更好, 让我们变得超级贪婪｡
“最先进的强化学习模型｡ 准备好了吗
我们走吧
“当然｡ 他总是说：“当然｡ 太棒了
“这里有一些代码演示了如何使用OpenAI基线库为自动驾驶汽车训练深度Q学习模型DQN｡
又来了｡
它给了我们密码｡
这真的很神奇｡
好吧, 是的, 它现在使用了来自基线的通用Atari库的Wrap DeepMind库,
并且这次它再次使用深度Q学习模型实现了AI｡
这真的真的很棒
“这段代码使用DQN算法为你的自动驾驶汽车训练一个深度Q学习模型｡
模型将学习在每个状态下采取最佳行动,
以最大化奖励｡
或者, 如果您想使用更高级的强化学习模型,
可以使用OpenAI Spinning Up库,
它提供了最先进的强化学习算法的实现｡
下面是一些代码, 演示了如何使用Spinning
Up库来训练邻近策略优化PPO模型｡
的确, 这是一个很好的模型｡
“为了你的自动驾驶汽车｡ 在这里, 它再次给你模型和整个代码｡
哇, 这是一场革命, 这个ChatGPT｡
说真的我真的很佩服
好了, 给你, 密码｡
“这段代码使用PPO算法为你的自动驾驶汽车训练一个强化学习模型｡
该模型将学习采取行动,
以最大化预期的折扣奖励之和｡
希望这能帮上忙｡
让我知道如果你有任何问题,
或者如果你想得到进一步的帮助｡ 好吧, 连我都没想到会有这么多,
所以我和你一样,
对你印象深刻, 同时做了这一切｡
所以我们要说“非常感谢你太棒了 搞定
再次感谢您观看ChatGPT的数据科学用例｡
我们现在进入下一个｡
在此之前, 享受机器学习｡