そのようなシステムの構築をご案内してください。
Atari Gamesのプレイ方法を学ぶことができる補強学習システムを構築することは複雑なタスクですが、そのようなシステムを構築するための一般的なステップを案内します。

ステップ1：環境をセットアップします
最初のステップは、エージェントが対話して学習する環境を設定することです。Openaiジムライブラリを使用して、Atariゲーム環境を作成できます。

ステップ2：エージェントを設計します
エージェントは、環境と対話し、その報酬を最大化するための行動をとる意思決定エンティティです。エージェントは、ディープニューラルネットワークを使用してポリシーおよび/または値関数を表す深い強化学習エージェントとして設計できます。

ステップ3：ポリシーと値機能を定義します
エージェントが環境で意思決定を学び、行うために使用されるポリシーと価値の関数を定義します。ディープニューラルネットワークを使用して、最適なポリシーおよび/または値関数を近似できます。

ステップ4：探索戦略を選択します
エージェントが環境を探索し、状態行動空間について学ぶための探査戦略を選択します。探査戦略の例には、Epsilon-Greedy ExplorationとBoltzmann探査が含まれます。

ステップ5：体験を収集および保存します
エージェントは、環境で体験を収集し、エクスペリエンスバッファーに保存する必要があります。エクスペリエンスバッファは、エージェントのポリシーと価値の機能をトレーニングするために、エージェントのエクスペリエンス（つまり、状態、アクション、報酬、次の状態）を保存します。

ステップ6：エージェントをトレーニングします
エージェントバッファーに保存されているエクスペリエンスを使用して、エージェントのポリシーと値機能を更新して、エージェントをトレーニングします。ディープQラーニングなどのトレーニングアルゴリズムを使用して、エージェントを訓練できます。

ステップ7：エージェントのパフォーマンスを評価します
Atariゲームでの平均スコアまたは勝利率を測定して、エージェントのパフォーマンスを評価します。評価メトリックを使用して、エージェントのパフォーマンスを評価し、改善の領域を特定できます。

これらの手順に従うことにより、Atariゲームのプレイ方法を学ぶことができる強化学習システムを構築できます。特定のAtariゲームと使用している補強学習アルゴリズムに応じて、追加の手順や変更が必要になる場合があることに留意してください。