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머신러닝 강화학습은 위와 같은 사이클로 동작한다. Agent는 테스트 환경을 관찰하여 데이터를 얻고(Observation), 그걸 바탕으로 결정을 내린다(Decision). 결정은 바로 행동으로 이어지고(Action), 행동이 테스트 의도와 맞을 경우 보상을 받는다(Reward). 이러한 과정의 반복을 통해 Agent는 어떤 결정과 행동이 가장 높은 결과를 내는지 학습한다. ML-Agents를 이용하여 간단한 머신러닝을 해보자. 파란색 네모는 Player Agent, 하얀색 구는 Goal이다. Player가 Goal에 도달하는 것이 목적인 게임이다. # MoveToGoalAgent.cs using Unity.MLAgents; public class MoveToGoalAgent : Agent { } Uni..

unity.com/kr/products/machine-learning-agents 머신러닝 에이전트 | Unity 심층 학습 기술을 활용하는 툴킷으로 지능적인 반응형 에이전트를 만들어 보세요. unity.com Unity에서 간단하게 사용할 수 있는 머신러닝 툴을 제공한다. 몇 몇 설정만으로 복잡하고 고도화된 머신러닝 코딩 없이 ML-Agents를 이용하여 머신러닝을 구현해볼 수 있다. 0. 설치/작업 환경 Windows10 Windows PowerShell Unity 2021.1.0b5 (개인 작업용이기 때문에 그냥 최신 버전) ML Agents 1.7.2 1. Python 설치 ML-Agents는 Python 라이브러리를 사용하여 돌아간다. Python 3.6.x, 3.7.x, 3.8.x 버전을 설치..