파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 [응용편] 상세페이지
출간 정보
- 2025.06.30 전자책 출간
- 2025.01.10 종이책 출간
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파일 정보
- 556 쪽
- 55.5MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9791158396237
ECN
-
파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 [응용편]
작품 정보
[유니티를 이용하여 직접 게임을 제작하고 ML-Agents로 강화학습 환경을 구성해 보자!]
유니티 ML-Agents는 게임 엔진인 유니티를 통해 제작한 시뮬레이션 환경을 강화학습을 위한 환경으로 만들어주는 고마운 도구이다. ML-Agents를 통해 많은 개발자, 연구자들이 원하는 강화학습 환경을 직접 만들 수 있게 되면서 ML-Agents는 학술적, 산업적으로 강화학습의 사용에 있어 중요한 도구가 되었다. 하지만 아직까지도 ML-Agents, 그중에서도 특히 ML-Agents 2.0 이후의 버전을 다루는 참고 자료가 많지 않기 때문에 ML-Agents를 사용하는 데 어려움이 많았다.
이 책은 2022년에 출간된 《파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습》의 후속편으로 더욱 깊이 있는 강화학습에 대한 이론과 코드, 이를 위한 환경 제작 방법 등을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 응용 강화학습 환경 제작: 닷지, 퐁, 방탈출, 메이즈, 투 미션
- 응용 강화학습 알고리즘과 이를 응용하기 위한 기법들의 이론 및 학습 코드 구현: PPO, Attention,RND, MA-POCA, HyperNetworks
- 분산 학습, 커리큘럼 학습, 가변 입력 환경, 자가 학습, 멀티에이전트, 어려운 탐험 환경, 다중 골 환경 등 ML-Agents를 이용한 다양한 학습 방법 제공
- Python API와 mlagents-learn을 통한 응용 강화학습 알고리즘 설정 및 학습 방법
유니티 ML-Agents는 게임 엔진인 유니티를 통해 제작한 시뮬레이션 환경을 강화학습을 위한 환경으로 만들어주는 고마운 도구이다. ML-Agents를 통해 많은 개발자, 연구자들이 원하는 강화학습 환경을 직접 만들 수 있게 되면서 ML-Agents는 학술적, 산업적으로 강화학습의 사용에 있어 중요한 도구가 되었다. 하지만 아직까지도 ML-Agents, 그중에서도 특히 ML-Agents 2.0 이후의 버전을 다루는 참고 자료가 많지 않기 때문에 ML-Agents를 사용하는 데 어려움이 많았다.
이 책은 2022년에 출간된 《파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습》의 후속편으로 더욱 깊이 있는 강화학습에 대한 이론과 코드, 이를 위한 환경 제작 방법 등을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 응용 강화학습 환경 제작: 닷지, 퐁, 방탈출, 메이즈, 투 미션
- 응용 강화학습 알고리즘과 이를 응용하기 위한 기법들의 이론 및 학습 코드 구현: PPO, Attention,RND, MA-POCA, HyperNetworks
- 분산 학습, 커리큘럼 학습, 가변 입력 환경, 자가 학습, 멀티에이전트, 어려운 탐험 환경, 다중 골 환경 등 ML-Agents를 이용한 다양한 학습 방법 제공
- Python API와 mlagents-learn을 통한 응용 강화학습 알고리즘 설정 및 학습 방법
작가 소개
민규식 (kyushikmin@gmail.com)
한양대학교 미래자동차공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 카카오에서 AI 엔지니어로 일하고 있다. 강화학습 관련 페이스북 그룹인 Reinforcement Learning Korea의 운영진으로 활동하고 있으며 유니티 코리아에서 공인한 유니티 전문가 그룹인 Unity Masters 3~5기로 활동했다.
이현호 (ramanuzann@gmail.com)
응용수학 및 컴퓨터공학을 전공하였고, ML을 통해 문제들을 해결하는 일을 해왔다. 현재 삼성전자에서 LLMOps 구축 업무를 수행하고 있다.
박유민 (qkrdbals1630@gmail.com)
경희대학교 컴퓨터공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 버지니아 공대에서 박사후연구원으로 일하고 있다. 주 연구 분야는 네트워크 도메인에서 머신러닝을 활용한 통신 자원 최적화이다.
한양대학교 미래자동차공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 카카오에서 AI 엔지니어로 일하고 있다. 강화학습 관련 페이스북 그룹인 Reinforcement Learning Korea의 운영진으로 활동하고 있으며 유니티 코리아에서 공인한 유니티 전문가 그룹인 Unity Masters 3~5기로 활동했다.
이현호 (ramanuzann@gmail.com)
응용수학 및 컴퓨터공학을 전공하였고, ML을 통해 문제들을 해결하는 일을 해왔다. 현재 삼성전자에서 LLMOps 구축 업무를 수행하고 있다.
박유민 (qkrdbals1630@gmail.com)
경희대학교 컴퓨터공학과에서 박사학위를 취득했으며 현재 버지니아 공대에서 박사후연구원으로 일하고 있다. 주 연구 분야는 네트워크 도메인에서 머신러닝을 활용한 통신 자원 최적화이다.
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