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Formation Deep Reinforcement Learning (DRL) et OpenAI Gym en 5 jours

Formation Deep Reinforcement Learning (DRL) et OpenAI Gym en 5 jours

Voici un exemple de programme de formation sur plusieurs jours dédié au Deep Reinforcement Learning (DRL), utilisant les outils Stable Baselines 3 et OpenAI Gym. Ce cycle est conçu pour offrir une progression équilibrée entre théorie et pratique. Il s’agit d’un programme type adaptable en fonction de vos besoins du temps disponible.

Cycle de Formation : Reinforcement Learning avec Stable Baselines 3 et OpenAI Gym

Jour 1 : Introduction au Reinforcement Learning (RL)

Matin : Présentation du Reinforcement Learning :

  • Définition du RL et différence avec l’apprentissage supervisé/non supervisé.
  • Principes de base : Agent, Environnement, États, Actions, Récompenses.
  • Exemples concrets d’applications du RL : Jeux, robotique, finance.

Terminologie clé :

  • Politique (policy), valeur d’état (state value), valeur d’action (action value), récompense (reward), retour (return), etc.
  • Processus de décision de Markov (MDP).

Après-midi : Introduction aux algorithmes de base :

  • Méthodes tabulaires : Monte Carlo, Temporal Difference (TD), SARSA, Q-Learning.
  • Discussion sur leurs forces, faiblesses, et applications.

Exercice pratique :

  • Implémenter un simple algorithme Q-Learning sur un problème basique comme “FrozenLake” de OpenAI Gym.

Jour 2 : OpenAI Gym - Création d’Environnements RL

Matin : Présentation d’OpenAI Gym :

  • Introduction aux environnements d’entraînement en RL.
  • Exploration des environnements standards (CartPole, MountainCar, etc.).

Exploration des actions et des observations :

  • Manipulation des environnements : env.reset(), env.step(), env.render().
  • Comment OpenAI Gym gère les espaces d’actions et d’observations.

Après-midi : Création de votre propre environnement :

  • Utilisation de l’API de Gym pour créer un environnement personnalisé.
  • Exercice : Créer un environnement de jeu simple avec une logique de récompense personnalisée.

Jour 3 : Stable Baselines 3 - Introduction et Utilisation

Matin : Présentation de Stable Baselines 3 (SB3) :

  • Pourquoi utiliser SB3 ? Avantages des algorithmes implémentés (DQN, PPO, A2C, etc.).
  • Installation et configuration de l’environnement.

Utilisation de Stable Baselines 3 :

  • Charger un environnement Gym dans SB3.
  • Démarrage rapide avec un algorithme pré-implémenté : PPO sur CartPole.

Après-midi :

Pratique :

  • Optimiser un modèle d’agent avec PPO sur CartPole.
  • Utilisation des callbacks pour ajuster l’entraînement (early stopping, log monitoring).

Jour 4 : Exploration des Algorithmes Avancés

Matin : Deep Q-Learning Networks (DQN) :

  • Transition des méthodes tabulaires vers les réseaux neuronaux.
  • Explication du DQN : Replay buffer, target network, etc.

Pratique :

  • Implémenter DQN avec SB3 sur un environnement plus complexe (ex : LunarLander).

Après-midi : Algorithmes de type Actor-Critic (A2C/PPO) :

  • Introduction au principe de l’Actor-Critic.
  • Avantages de PPO par rapport à DQN (efficacité de l’échantillonnage, stabilité).

Pratique :

  • Implémenter PPO sur des environnements continus (BipedalWalker).

Jour 5 : Déploiement et Applications sur votre domaine d’activité

Matin : Déploiement d’un agent RL :

  • Sauvegarder et charger les modèles d’agents entraînés.
  • Exécuter un agent sur des épisodes non vus pendant l’entraînement.

Intégration dans une application réelle :

  • Discuter des cas d’usage dans des applications concrètes (robots, simulations, jeux).

Après-midi : Projet final :

  • Mise en place d’un projet complet : Environnement personnalisé sur votre métier, choix de l’algorithme, entraînement, ajustement, et évaluation finale.

Questions et réponses :

  • Discussion des défis rencontrés et des perspectives pour aller plus loin.

Ce programme propose un bon équilibre entre théorie et pratique, permettant aux participants d’acquérir à la fois les bases théoriques du Reinforcement Learning et des compétences pratiques avec Stable Baselines 3 et OpenAI Gym.