# Code ML 2021 Challenge 2 (easy)

[francais plus bas]

## Solve the maze with RL

This challenge is a Reinforcement learning challenge, using a custom OpenAI gym environment.

- Difficulty : Easy

## Overview 

The aim is to solve a custom maze using a simple reinforcement learning algorithm. 

It would enable you to learn more about Reinforcement Learning, OpenAI gym environment, and to understand better how to improve the classic RL algorithms.

### Data description

There is no dataset, but an environment provided for this challenge. 

You will be able to play with the environment and then implement an algorithm to make the convergence process as fast as possible. 

To start the challenge, please use this notebook : 

https://colab.research.google.com/drive/17zBS_STZJyBrnN9lfXYp9qyCEiZ3TAFA?usp=sharing

It provides you the code and advises to start the challenge, such as the format of the submission.


## Submission 

You are asked to send us your code. We will then evaluate it and give a score. Please follow the format provided in the notebook.

## Evaluation 

The evaluation will be the average number of steps to make your algorithm converged. You would have 1000 episodes to play with the environment and make your algorithm converge. Once you have solved more than 50 times the maze, the number of episodes to get to this will be your score. 

Get the best score to win the competition. 

You should send either the notebook filled or the cell to be completed in the following mail address :  **codemlmaze@gmail.com** with subject [Submission Code ML - TEAM NAME ]. 

You have 3 submissions per day. 

The results will be shown in the discord channel. 


## Help 

Feel free to ask questions to Clément Bernard in the discord channel if you have any question or problem.

# [FRANCAIS]

## Résoudre le labyrinthe avec de l'apprentissage par renforcement

Cette tâche est un challenge d'apprentissage par renforcement utilisant un environnement du style d'OpenAI gym. 

- Difficulté : Facile

## Vue d'ensemble

Le but est de résoudre un labyrinthe avec un algorithme d'apprentissage par renforcement.

Cela vous permettra d'en apprendre plus sur de l'apprentissage par renforcement, les API d'OpenAI gym, et de chercher comment améliorer les algorithmes de base d'apprentissage par renforcement.

### Description des données

Il n'y a pas de données, mais un environnement pour ce challenge.

Vous pourrez interagir avec l'environnement et ensuite implémenter un algorithme pour le faire converger aussi rapide que possible.

Pour commencer ce challenge, utilisez ce notebook : 

https://colab.research.google.com/drive/1ihHThKgndbipvR4zxB_QGVDcCmJOcKdW?usp=sharing

Cela fournit un code ainsi que des conseils pour commencer le challenge, ainsi que le format de la soumission.

## Soumission 

Il est demandé de nous envoyer votre code. Nous allons ensuite faire l'évaluation et vous donner un score. Il faut se référer au notebook pour connaitre le format de la soumission.

## Evaluation 

L'évaluation est la moyenne des nombres de parties pour faire converger l'algorithme. L'évaluation se fait sur des labyrinthes différents que celui montrer dans le notebook. Vous avez 1000 parties maximum, et nous considérons que votre algorithme a convergé s'il a dépassé une certaine récompense plus de 50 fois d'affilé.  

Il faut avoir le nombre de pas le plus faible pour gagner la compétition.

Vous devez envoyer soit le notebook complété ou la cellule à remplir (comme expliqué sur le notebook) à l'adresse mail suivante : **codemlmaze@gmail.com** avec pour sujet : [Submission Code ML - TEAM NAME ]. 

Vous avez 3 soumissions par jour. 

Les résultats seront mis à jour sur le channel discord.

## Aide 

N'hésitez pas à poser des questions à Clément Bernard sur le discord si vous avez une question ou un problème.