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- home > 컴퓨터·ICT·어학 > 컴퓨터·IT 도서 > 컴퓨터공학 > 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습[위키북스]
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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 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 강화학습의 기초 용어 및 이론
◎ 유니티 설치 및 기초 사용법
◎ 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
◎ 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
◎ 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
◎ ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
이 책은 유니티, ML-Agents, 심층강화학습 등 유니티 ML-Agents를 사용하는 데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 또한 이 책은 2020년 출간된 ≪텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습≫의 개정판으로 최신버전의 ML-Agents에 대한 내용을 다루고 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 강화학습의 기초 용어 및 이론
◎ 유니티 설치 및 기초 사용법
◎ 유니티 ML-Agents 설치, 구성 요소 및 사용법 설명(mlagents-learn, Python API)
◎ 강화학습 환경 제작: 그리드월드, 드론, 카트레이싱
◎ 강화학습 알고리즘 이론 학습 및 코드 구현: DQN, A2C, DDPG, BC
◎ ML-Agents 예제 환경을 이용한 강화학습 환경 제작
◎ 무료 에셋을 이용한 강화학습 환경 제작
저자: 민규식, 이현호, 김영록, 정유정, 정규열, 박유민 (지은이)
▣ 1장: 강화학습의 개요
1.1 강화학습이란?
___1.1.1 기계학습이란?
___1.1.2 강화학습의 성과
1.2 강화학습의 기초 용어
1.3 강화학습의 기초 이론
___1.3.1 벨만 방정식
___1.3.2 탐험(exploration)과 이용(exploitation)
▣ 2장: 유니티 ML_Agents 살펴보기
2.1 유니티와 ML-Agents
___2.1.1 유니티
___2.1.2 ML-Agents
2.2 유니티 설치 및 기초 조작법
___2.2.1 유니티 허브 다운로드 및 설치
___2.2.2 유니티 라이선스 활성화
___2.2.3 유니티 에디터 설치
___2.2.4 유니티 프로젝트 생성
___2.2.5 유니티 인터페이스
___2.2.6 유니티의 기초적인 조작
2.3 ML-Agents 설치
___2.3.1 ML-Agents 파일 내려받기
___2.3.2 유니티에 ML-Agents 설치하기
___2.3.3 ML-Agents 파이썬 패키지 설치하기
2.4 ML-Agents의 구성 요소
___2.4.1 Behavior Parameters
___2.4.2 Agent Script
___2.4.3 Decision Requester, Model Overrider
___2.4.4 환경 빌드하기
2.5 mlagents-learn을 이용해 ML-Agents 사용하기
___2.5.1 ML-Agents에서 제공하는 강화학습 알고리즘
___2.5.2 ML-Agents에서 제공하는 학습 방식
___2.5.3 PPO 알고리즘을 이용한 3DBall 환경 학습
2.6 Python-API를 이용해 ML-Agents 사용하기
___2.6.1 Python-API를 통한 에이전트 랜덤 제어
▣ 3장: 그리드월드 환경 만들기
3.1 프로젝트 시작하기
3.2 그리드월드 스크립트 설명
3.3 벡터 관측 추가 및 환경 빌드
3.4 번외: 코드 최적화 하기
▣ 4장: Deep Q Network(DQN)
4.1 DQN 알고리즘의 배경
___4.1.1 가치 기반 강화학습
___4.1.2 DQN 알고리즘의 개요
4.2 DQN 알고리즘의 기법
___4.2.1 경험 리플레이(experience replay)
___4.2.2 타깃 네트워크(target network)
4.3 DQN 학습
4.4 DQN 코드
___4.4.1 라이브러리 불러오기 및 파라미터 값 설정
___4.4.2 Model 클래스
___4.4.3 Agent 클래스
___4.4.4 Main 함수
___4.4.5 학습 결과
▣ 5장: 드론 환경 만들기
5.1 A2C 알고리즘의 개요
5.2 액터-크리틱 네트워크의 구조
5.3 A2C 알고리즘의 학습 과정
5.4 A2C의 전체적인 학습 과정
5.5 A2C 코드
___5.5.1 라이브러리 불러오기 및 파라미터 값 설정
___5.5.2 Model 클래스
___5.5.3 Agent 클래스
___5.5.4 Main 함수
5.5.5 학습 결과
▣ 6장: Advantage Actor Critic(A2C)
6.1 프로젝트 시작하기
6.2 드론 에셋 가져오기
1.1 강화학습이란?
___1.1.1 기계학습이란?
___1.1.2 강화학습의 성과
1.2 강화학습의 기초 용어
1.3 강화학습의 기초 이론
___1.3.1 벨만 방정식
___1.3.2 탐험(exploration)과 이용(exploitation)
▣ 2장: 유니티 ML_Agents 살펴보기
2.1 유니티와 ML-Agents
___2.1.1 유니티
___2.1.2 ML-Agents
2.2 유니티 설치 및 기초 조작법
___2.2.1 유니티 허브 다운로드 및 설치
___2.2.2 유니티 라이선스 활성화
___2.2.3 유니티 에디터 설치
___2.2.4 유니티 프로젝트 생성
___2.2.5 유니티 인터페이스
___2.2.6 유니티의 기초적인 조작
2.3 ML-Agents 설치
___2.3.1 ML-Agents 파일 내려받기
___2.3.2 유니티에 ML-Agents 설치하기
___2.3.3 ML-Agents 파이썬 패키지 설치하기
2.4 ML-Agents의 구성 요소
___2.4.1 Behavior Parameters
___2.4.2 Agent Script
___2.4.3 Decision Requester, Model Overrider
___2.4.4 환경 빌드하기
2.5 mlagents-learn을 이용해 ML-Agents 사용하기
___2.5.1 ML-Agents에서 제공하는 강화학습 알고리즘
___2.5.2 ML-Agents에서 제공하는 학습 방식
___2.5.3 PPO 알고리즘을 이용한 3DBall 환경 학습
2.6 Python-API를 이용해 ML-Agents 사용하기
___2.6.1 Python-API를 통한 에이전트 랜덤 제어
▣ 3장: 그리드월드 환경 만들기
3.1 프로젝트 시작하기
3.2 그리드월드 스크립트 설명
3.3 벡터 관측 추가 및 환경 빌드
3.4 번외: 코드 최적화 하기
▣ 4장: Deep Q Network(DQN)
4.1 DQN 알고리즘의 배경
___4.1.1 가치 기반 강화학습
___4.1.2 DQN 알고리즘의 개요
4.2 DQN 알고리즘의 기법
___4.2.1 경험 리플레이(experience replay)
___4.2.2 타깃 네트워크(target network)
4.3 DQN 학습
4.4 DQN 코드
___4.4.1 라이브러리 불러오기 및 파라미터 값 설정
___4.4.2 Model 클래스
___4.4.3 Agent 클래스
___4.4.4 Main 함수
___4.4.5 학습 결과
▣ 5장: 드론 환경 만들기
5.1 A2C 알고리즘의 개요
5.2 액터-크리틱 네트워크의 구조
5.3 A2C 알고리즘의 학습 과정
5.4 A2C의 전체적인 학습 과정
5.5 A2C 코드
___5.5.1 라이브러리 불러오기 및 파라미터 값 설정
___5.5.2 Model 클래스
___5.5.3 Agent 클래스
___5.5.4 Main 함수
5.5.5 학습 결과
▣ 6장: Advantage Actor Critic(A2C)
6.1 프로젝트 시작하기
6.2 드론 에셋 가져오기
