Goなど使われていますよね。実は、この技術に利用されているのが強化学習です。強化学習は、シミュレーションを手軽に行える環境を構築する工程が、一番手間がかかります。Gymを使えば、環境を準備するだけで手軽に強化学習のシミュレーションを行えます。Gymのインストール方法から実際の使い方、注意点まで網羅しています。Gymよる強化学習を始めましょう。Gymは何かと使い方についてお伝えします。Gymは、テスラの共同創設者であるイーロン・マスクが設立した非営利団体のOpenAIが公開した強化学習アルゴリズムを開発・比較するためのツールキット。Toolboxなどがあり、自動運転のシミュレーションができます。Gymを用いると強化学習のシミュレーションを行うことができます。機械学習は大きく教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに分類されます。強化学習は、ある「環境」下において、「エージェント」が状況を観察しながら「行動」をすることを繰り返した結果、最大の報酬がもらえる(目的が最大限達成される)ための最適な行動を学習する手法のことです。囲碁や将棋のゲームや自動運転などに応用されて利用されています。Gymでは、強化学習のシミュレーションを行い様々なアルゴリズムを比較検討できます。Gymを利用すれば容易に様々な強化学習のシミュレーションを始められます。Gymを使うメリットとデメリットをお伝えします。Gymでは強化学習の環境が準備されているため、環境名を指定さえすれば強化学習を始められるので非常に簡単に強化学習のシミュレーションを行えます。メリット2:環境のバージョンが厳密に管理されているため、環境が異なる中で比較検討できる強化学習においては、環境が少しでも変化すると状況が違うため別の結果になってしまうことが多くあります。Gymは少しでも提供している環境が変わるとバージョンが変更されるため、厳密な実験を行えます。そのため、様々なアルゴリズムを厳密に比較検討できるでしょう。メリット3:他のライブラリと連携できる強化学習とディープラーニングを組み合わせた深層強化学習を行う際などは、ディープラーニングを行うためのフレームワークを利用することが多いです。Gymにおいては、これらのフレームワークを利用できます。そのため、深層強化学習も簡単にできるでしょう。Gymは環境を0から準備することに比べると、比較的安価に準備ができます。一部の環境を利用する際は、有料です。simulationを利用できます。準備されている環境については、すぐに実験ができますが、それ以外の環境については0から構築が必要です。Gymをインストールする方法をお伝えします。gymを実行すればインストールできます。-eを実行すればインストールできるでしょう。swigを実行します。‘gym[all]’を実行すればインストールできます。pipでバージョンをアップデートしましょう。Gymで強化学習環境を実装する方法をお伝えします。必要なライブラリをインポートして、環境を定義しましょう。gym.make(“環境名”)で定義できます。どのような環境が利用できるかは、公式サイトで確認をするか、次のコードで確認できます。envs.registry.all()]環境を定義した後は、reset()メソッドを用いることで、初期状態の観測データを取得できます。env.reset()と実行しましょう。print関数でobsを表示すると、シミュレーションの初期状態の観測データを取得できます。これらの定義した環境に対して、エージェントにアルゴリズムを加えることで最大の報酬を得られるようにシミュレーションしていくという流れで強化学習を行います。Gymを実装する際に注意するべき点をお伝えします。環境の設定を間違えない強化学習は、ある「環境」下において、「エージェント」が状況を観察しながら「行動」をすることを繰り返した結果、最大の報酬がもらえる(目的が最大限達成される)ための最適な行動を学習する手法です。そのため、「環境」が少しでも違うと「最適な行動」、「最大の報酬」が変わってしまいます。エージェントの行動のアルゴリズムを様々試す場合は、「環境」が同じであることを確認しましょう。ライセンスが必要なコンテンツがあるMuJoCoとは、ワシントン大学のEmo氏により開発された物理エンジンのこと。Gymでも利用できます。ロボティクスのシミュレーションなどを行うなどの利用にあたっては、ライセンスの必要があるため、MuJoCoの公式サイトからライセンスを申請しましょう。Gymの実装をしてみたらやるべきことをお伝えします。Gymを用いると環境を容易に準備できるため、アルゴリズムの検討に非常に多くの時間を利用できます。そのため、1つのアルゴリズムを実装するのではなく、様々なアルゴリズムを試すとよいでしょう。様々なアルゴリズムを試すことで比較実験ができるため、最適な強化学習がどれかを検討できます。大きく分けて、価値ベースと方策ベースの手法があり、その中のアルゴリズムにおいてもQ学習やSARSA、確率勾配降下法など様々なアルゴリズムがあります。状況に応じて、アルゴリズムを複数選択して比較検討しましょう。Gymとは何かと具体的な使い方についてお伝えしました。ここで今回お伝えしたかった内容は以下となります。Gymを使うと、強化学習の実装を容易に行えます。これをきっかけにして、ぜひ強化学習を始めましょう。おいて期待を上回り、徹底的な顧客志向で小規模から大規模ソリューションまで幅広く対応しています。御社の悩みを強みに変える仕組みづくりのお手伝いを致しますので、ぜひご相談ください。Web開発者に転身後、makegirlsというAIで可愛い子自動生成するサービスを見てAIに興味を持ち、現在お多福ラボにてAI開発者として働いています。システム開発経験は15年で、メインフレーム、Web開発、AI開発と幅広い経験と知識を元に、AIZINEの記事のレビューを担当。趣味はゲームのインドア派アラフォー。検索トップタイトルとURLをコピーしました。