В этом проекте проверили четыре варианта одного и того же алгоритма, который учится управлять маятником, чтобы удерживать его в вертикальном положении. Разные варианты включают дополнительные улучшения, которые могут влиять на скорость и качество обучения.

📌Что сделано:
🔄Испытаны четыре версии алгоритма с разными настройками и дополнениями
🎮Каждый вариант обучался в несколько потоков параллельно, чтобы получить стабильные результаты
📈Отслеживались средние достижения агента, разброс результатов и максимальные показатели
📊Проанализированы данные, чтобы понять, какой вариант работает лучше

📊Результаты:
✅Некоторые улучшения существенно повышают стабильность и эффективность обучения
✅Варианты с дополнительными методами показывают более высокие средние награды
✅Проект помогает понять, какие техники лучше применять для обучения агентов в сложных задачах

💡Вывод:
Для успешного обучения агента в управлении маятником важны специальные приёмы, которые делают процесс более устойчивым и эффективным. Такой анализ помогает выбирать оптимальные методы обучения.