Hay varias bibliotecas de Python que son útiles para RL, incluyendo: 1. TensorFlow: TensorFlow es una popular biblioteca de aprendizaje profundo que también puede utilizarse para la RL. Ofrece una serie de herramientas y recursos para investigadores y profesionales de la RL. 2. pyTorch: PyTorch es otra biblioteca popular de aprendizaje profundo que también se puede utilizar para RL. Es similar a TensorFlow, pero tiene una sintaxis diferente. 3. Gimnasio OpenAI: OpenAI Gym es una colección de entornos que pueden utilizarse para probar y evaluar algoritmos de RL. Ofrece diversos entornos, como juegos, robots simulados y mercados financieros. 4. RLlib: RLlib es una biblioteca que proporciona una interfaz de alto nivel para construir y entrenar agentes RL. Es fácil de usar y escalable. 5. líneas de base estables: Stable Baselines es una biblioteca que proporciona implementaciones de varios algoritmos de RL, incluidos DQN, PPO y TRPO. Es fácil de usar y eficiente. 6. keras-RL: Keras-RL es una librería que proporciona una forma de crear y entrenar agentes RL con Keras. Es una buena opción para los investigadores que están familiarizados con Keras. 7. muJoCo: MuJoCo es un motor de física que puede utilizarse para crear entornos RL realistas. Es una buena opción para los investigadores que necesitan crear entornos realistas para sus experimentos. 8 Ray RLlib: Ray RLlib es una biblioteca distribuida de RL construida sobre RLlib. Está diseñada para ser escalable y eficiente a la hora de ejecutar agentes RL en grandes conjuntos de datos.