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www.youtube.com/watch?v=2Js4KiDwiyU ML-Agents 가 소개된 tutorial이 유튜브에 꽤 있었지만 버전 문제로 오류가 많이 발생하여 따라하기가 어려웠다. 그 중 제일 안정적이었던 ML-Agentss v1.0 의 Tutorial이다. Player 자동차가 지나가는 Mover 자동차를 피해 점프하면 점수를 얻고, 부딛히면 점수를 잃는 단순한 게임이다. Github에는 미완성본과 완성본 코드가 각각 업로드 되어있는데, 강의와 함께 미완성본 코드를 채워나가면서 ML-Agents작동 흐름을 이해하기 딱 좋았다. - Tutorial 작업 흐름 1) Clone Repository 2) Open Unity Project 3) Jumper.cs 수정 : Change Monobehavio..

2020년 4월 ML-Agents v1.0 이 출시되었다. Unity ML-Agents는 Agent와 Environment간의 action & (state,reward)을 주고 받으며 상호작용 할 수 있도록 연결고리와 같은 역할을 한다. - ML-Agents의 구성요소 Learning Environment = 학습을 위한 환경 Python Low-Level API = 독립적으로 communicator을 통해 유니티 환경과 통신 -> 직접 강화학습 코드 짜서 사용! External Communicator = Learning Environment 에 포함되며 Python low-level API와 learning environment연결 Python Trainers = 에이전트를 학습시킬 수 있는 머신러닝 ..