ML Agents 개념 (1) 썸네일형 리스트형 1. ML Agents 개념 ○ ML 에이전트 개념 ML 에이전트의 학습 환경(Learning Environment)은 아카데미, 브레인 그리고 에이전트로 구성된다. 학습 환경이란 유니티 씬과 씬을 구성하고 있는 게임 캐릭터를 말한다. ML 에이전트 개념도 에이전트는 강화학습에 참여하는 게임 캐릭터를 말한다. 에이전트는 브레인 정책에 따라 행동(Action)을 하고 자신의 관점에서 환경을 이해(Observation)하고 그것을 숫자 또는 이미지로 변환해서 관찰 값으로 저장한다. 에이전트는 브레인에게 행동에 따른 보상 값을 계산해서 관찰 값과 같이 전달한다. 브레인은 관찰 값을 기반으로 정책에 따라 에이전트가 최적의 행동을 취할 수 있도록 정책 실행 결과 값을 반환한다. 학습을 통해 최적의 정책을 찾는 것이 강화학습의 목적이다. 최적.. 이전 1 다음
