Создаем собственные окружения в Reinforcement Learning
Готовые RL‑окружения удобны для старта, но в реальных задачах редко хватает чужих правил и бенчмарков. В статье разбираем, как создать собственную среду для обучения с подкреплением: задать действия и наблюдения, продумать функцию награды и не сломать обучение на базовых ошибках. Читать далее