Instructor: Hola,
amigos, y bienvenidos a este nuevo caso de uso de la ciencia de datos
con ChatGPT, que esta vez versará sobre el aprendizaje por refuerzo.
Así que vamos a decirle a ChatGPT
ahora mismo que hemos programado un coche virtual autoconducido
sin ninguna IA todavía.
Así que acabamos de implementar su capacidad para avanzar, girar a la izquierda,
girar a la derecha y detenerse.
Y vamos a decir que este coche autoconducido es recompensado
si consigue llegar a un determinado destino,
y penalizado si se aleja de este destino, o si
se topa con algunos obstáculos.
Vale, y luego vamos a preguntar a ChatGPT
qué modelo de IA debería implementarse
para el coche autoconducido y cómo.
¿De acuerdo?
Así que hagamos esto.
Voy a abrir un nuevo chat aquí.
Y dentro vamos a decir
exactamente: "Oye, he programado
un coche virtual autoconducido cuyas
acciones son avanzar, girar
a la izquierda, girar a la derecha y
parar.
Y entonces este coche es recompensado
una vez que llega a un determinado destino, y penalizado
si se aleja más de este destino,
o si tropieza con algunos
obstáculos. Bien, ahora, seamos más codiciosos.
Sólo quería pedirte algunas recomendaciones
sobre cómo construir un modelo de aprendizaje por
refuerzo para el coche autoconducido, pero vamos a pedirte que lo construyas
directamente.
¿Por qué no?
Veamos de qué es capaz ChatGPT.
Así que voy a preguntar:
"¿Puedes escribirme un código
Python usando las mejores librerías
para construir un modelo de aprendizaje por
refuerzo que implemente la IA dentro de ese coche autoconducido?".
De
acuerdo, es un poco codicioso preguntar esto, pero nunca se sabe.
ChatGPT podría darnos exactamente lo que queremos.
Así que vamos a intentarlo
y si se encuentra con algún problema, le ayudaremos.
Bien, pulsemos Enter y allá vamos.
Claro, vale, eso es un gran comienzo de nuevo.
"Puedo ayudarte a empezar a implementar un modelo de aprendizaje
por refuerzo para tu coche autoconducido
en Python. Increíble.
"Aquí hay algo de código que demuestra
cómo se puede utilizar, OpenAI Gym biblioteca. Impresionante.
"Entrenar un modelo de
aprendizaje por refuerzo para tu coche autoconducido. Bueno, eso es increíble en realidad, no me lo esperaba, ChatGPT hacerlo
tan fácilmente, y tiene todo el sentido lo
que está haciendo ahora.
Está inicializando, la tabla Q, el número
de estados, el número de acciones, una tasa de
aprendizaje inicializada a 0. 1, un factor
de descuento a 0. 95.
Esto es realmente asombroso, estoy asombrado.
La tasa de exploración a 0. 5, el número máximo de episodios a 1.000,
el número máximo de pasos por episodios
a 100.
Luego entrena el modelo Q-learning, increíble.
Le voy a retar entonces a que implemente un modelo más avanzado
como el modelo de
aprendizaje Q profundo, o el A3C pero vamos a ver.
Implementa todo desde cero con el bucle For.
Empieza eligiendo una acción, luego ejecuta
el paso en el que la IA realiza la acción,
luego actualiza la tabla Q y luego establece
el estado al día siguiente.
Esto es realmente el proceso de aprendizaje por refuerzo, el proceso de aprendizaje
Q, esto es increíble.
Luego incluso implementa cómo probar el modelo
Q-learning, y finalmente cierra el entorno.
Wow, eso fue realmente asombroso.
Vale, no esperaba tanto.
Así que ya que lo hizo tan fácilmente,
vamos a desafiarlo aún más, aún más difícil.
Así que primero digamos, por supuesto, "Muchas
gracias, ha sido muy útil.
Sin embargo,
ya sé cómo aplicar
el Q-learning.
Así que podrías
hacer lo mismo con un modelo de aprendizaje
por refuerzo
más avanzado como, por ejemplo,
el aprendizaje Q profundo. O mejor aún, seamos súper codiciosos.
"Un modelo de aprendizaje por refuerzo de última generación. Bien, ¿listos para esto?
Allá vamos.
Y, "Ciertamente. Siempre dice: "Desde luego. Es asombroso.
"Aquí hay algo de código que demuestra cómo se puede utilizar
la biblioteca de líneas de base OpenAI
para entrenar un modelo profundo de aprendizaje
Q, DQN, para su coche de auto-conducción. Y ya estamos otra vez.
Nos da el código.
Es realmente asombroso.
Muy bien, entonces sí, utiliza ahora la biblioteca Wrap
DeepMind de la biblioteca Atari común de la línea de base,
e implementa la IA de nuevo con el
modelo Q-learning profundo esta vez.
Es realmente asombroso.
"Este código utiliza el algoritmo DQN para entrenar un modelo profundo de aprendizaje
Q para tu coche autoconducido.
El modelo aprenderá a tomar la mejor acción
en cada estado para maximizar la recompensa.
Alternativamente, si desea
utilizar un modelo de aprendizaje por refuerzo más avanzado, puede utilizar la biblioteca
OpenAI Spinning Up, que proporciona implementaciones de algoritmos
de aprendizaje por refuerzo de última
generación.
A continuación se muestra un código que demuestra
cómo se puede utilizar la biblioteca Spinning Up para entrenar
un modelo de optimización de política proximal, PPO. Efectivamente, es un gran modelo.
"Para tu coche autoconducido. Y aquí tienes, te vuelve a dar el modelo
con todo el código.
Vaya, qué revolución, este ChatGPT.
En serio, estoy realmente impresionado.
Bien, y ahí lo tienes, tienes el código.
"Este código utiliza el algoritmo PPO para entrenar
un modelo de aprendizaje por refuerzo
para tu coche autoconducido.
El modelo aprenderá a realizar acciones
para maximizar la suma esperada de recompensas descontadas.
Espero que esto ayude.
Hágame saber si tiene
alguna pregunta o si desea más ayuda. Bueno, ni siquiera yo esperaba tanto, así
que estoy impresionado
igual que tú, al mismo tiempo haciendo todo esto.
Así que vamos a decir: "Muchas gracias, ha sido increíble. Y listo.
Gracias de nuevo por ver este caso de uso
de ciencia de datos con ChatGPT.
Pasemos ahora al siguiente.
Y hasta entonces, disfruta del aprendizaje automático.