論文の概要: AgentForge: A Flexible Low-Code Platform for Reinforcement Learning Agent Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19528v3
• Date: Thu, 09 Jan 2025 15:12:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:57:40.643587
• Title: AgentForge: A Flexible Low-Code Platform for Reinforcement Learning Agent Design
• Title（参考訳）: AgentForge: 強化学習エージェント設計のためのフレキシブルなローコードプラットフォーム
• Authors: Francisco Erivaldo Fernandes Junior, Antti Oulasvirta,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習システムにまたがるパラメータを最適化する,フレキシブルなローコードプラットフォームであるAgentForgeを提案する。 本稿では,視覚に基づくRL問題に対する性能評価について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.453499054567118
• License:
• Abstract: Developing a reinforcement learning (RL) agent often involves identifying values for numerous parameters, covering the policy, reward function, environment, and agent-internal architecture. Since these parameters are interrelated in complex ways, optimizing them is a black-box problem that proves especially challenging for nonexperts. Although existing optimization-as-a-service platforms (e.g., Vizier and Optuna) can handle such problems, they are impractical for RL systems, since the need for manual user mapping of each parameter to distinct components makes the effort cumbersome. It also requires understanding of the optimization process, limiting the systems' application beyond the machine learning field and restricting access in areas such as cognitive science, which models human decision-making. To tackle these challenges, the paper presents AgentForge, a flexible low-code platform to optimize any parameter set across an RL system. Available at https://github.com/feferna/AgentForge, it allows an optimization problem to be defined in a few lines of code and handed to any of the interfaced optimizers. With AgentForge, the user can optimize the parameters either individually or jointly. The paper presents an evaluation of its performance for a challenging vision-based RL problem.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)エージェントの開発には、多くのパラメータの値の特定、ポリシー、報酬関数、環境、エージェント内部アーキテクチャなどが含まれる。 これらのパラメータは複雑な方法で相互に関連しているため、最適化は非専門家にとって特に困難なブラックボックス問題である。 既存の最適化・アズ・ア・サービスプラットフォーム(例えば、VizierやOptuna)はそのような問題に対処できるが、RLシステムには実用的ではない。 また、最適化プロセスの理解、機械学習分野を超えてシステムの応用を制限すること、そして人間の意思決定をモデル化する認知科学のような分野へのアクセスを制限することが必要である。 これらの課題に対処するために、RLシステムにまたがるパラメータを最適化するフレキシブルなローコードプラットフォームであるAgentForgeを提案する。 https://github.com/feferna/AgentForgeで利用可能であり、最適化問題を数行のコードで定義し、インターフェース化されたオプティマイザのいずれかに渡すことができる。 AgentForgeを使うと、ユーザーはパラメータを個別または共同で最適化できる。 本稿では,視覚に基づくRL問題に対する性能評価について述べる。

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