Resolució de Jocs d'Atari amb Deep Q-Networks

🎯 Resum

Desenvolupament d'agents intel·ligents capaços de jugar videojocs d'Atari utilitzant tècniques avançades de Reinforcement Learning. Implementació i comparació de múltiples algoritmes (DQN, DDPG, TD3, SAC, PPO) amb resultats que superen el rendiment humà en diversos jocs.

Assoliments Clau:

• Superació del rendiment humà en 8 de 12 jocs
• Implementació de 5 algoritmes d'RL diferents
• Pipeline d'entrenament automatitzada i escalable
• Visualitzacions interactives dels agents aprenent
• Anàlisi comparativa exhaustiva d'algoritmes

🛠️ Stack Tecnològic

📊 Resultats i Mètriques

🏗️ Arquitectura del Sistema

Arquitectura modular que implementa diferents paradigmes de Reinforcement Learning: Value-based (DQN), Actor-Critic (A3C, PPO), i Policy Gradient (DDPG, TD3, SAC). Cada agent utilitza xarxes neuronals convolucionals per processar frames del joc i aprendre estratègies òptimes a través d'exploració i explotació.

🧩 Reptes i Solucions

• Repte: Estabilitat de l'entrenament
  Els algoritmes de RL són notòriament inestables i sensibles als hiperparàmetres
  ✅ Solució: Implementació de tècniques d'estabilització com Experience Replay, Target Networks i Gradient Clipping
• Repte: Eficiència mostral
  Alguns jocs requerien milions de frames per aprendre estratègies efectives
  ✅ Solució: Aplicació de curriculum learning i transfer learning entre jocs similars
• Repte: Exploració vs Explotació
  Trobar l'equilibri correcte entre explorar noves accions i explotar el coneixement actual
  ✅ Solució: Implementació d'estratègies d'exploració adaptatives com ε-greedy decay i Curiosity-driven exploration

🎓 Aprenentatges i Conclusions

Aquest projecte va proporcionar una comprensió profunda dels fonaments del Reinforcement Learning i les seves aplicacions pràctiques. Una de les lliçons més valuoses va ser entendre que cada algoritme té els seus punts forts: DQN excel·leix en jocs amb accions discretes, mentre que DDPG/TD3 són superiors per control continu. L'estabilitat de l'entrenament és crítica - sovint la diferència entre l'èxit i el fracàs radica en els detalls d'implementació com la normalització de rewards i l'arquitectura de la xarxa. També vaig aprendre que la visualització del procés d'aprenentatge és fonamental per debugging i comprensió dels algoritmes.

🔗 Enllaços del Projecte