AI-For-Beginners/translations/mr/lessons/6-Other/22-DeepRL/lab

पर्यावरण

माउंटन कार पर्यावरणामध्ये एक कार एका दरीत अडकलेली असते. तुमचे उद्दिष्ट दरीतून बाहेर उडी मारून ध्वजापर्यंत पोहोचणे आहे. तुम्ही जे क्रिया करू शकता त्या म्हणजे डावीकडे वेग वाढवणे, उजवीकडे वेग वाढवणे किंवा काहीही न करणे. तुम्ही कारची x-अक्षावरची स्थिती आणि वेग पाहू शकता.

सुरुवातीचा नोटबुक

MountainCar.ipynb उघडून प्रयोग सुरू करा.

मुख्य मुद्दा

या प्रयोगादरम्यान तुम्हाला शिकायला मिळेल की नवीन पर्यावरणासाठी RL अल्गोरिदम स्वीकारणे अनेकदा सोपे असते, कारण OpenAI Gym सर्व पर्यावरणांसाठी समान इंटरफेस प्रदान करते आणि अल्गोरिदम पर्यावरणाच्या स्वरूपावर फारसा अवलंबून नसतो. तुम्ही Python कोडला अशा प्रकारे पुनर्रचना करू शकता की RL अल्गोरिदमला कोणतेही पर्यावरण पॅरामीटर म्हणून पास करता येईल.

अस्वीकरण:
हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा Co-op Translator वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही.