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제조사 위키북스
원산지 국내산
브랜드 위키북스
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    따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents

    9791158391256.jpg

    도서명:따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents
    저자/출판사:마이클,랜햄/위키북스
    쪽수:236쪽
    출판일:2018-11-22
    ISBN:9791158391256

    목차
    ▣ 01장: 머신러닝 및 ML-Agents 소개
    머신러닝
    __훈련 모델
    __머신러닝 예제
    __게임에 사용되는 머신러닝
    ML-Agents
    예제 실행
    __에이전트 브레인 설정
    환경 만들기
    __스크립트 이름 바꾸기
    Academy, Agent, Brain 컴포넌트
    __Academy 설정
    __Agent 설정
    __Brain 설정
    연습문제
    요약

    ▣ 02장: 밴딧과 강화학습
    강화학습
    __에이전트 구성
    상황별 밴딧과 상태
    __상황별 밴딧 만들기
    __ContextualDecision 스크립트 만들기
    __에이전트 업데이트
    탐색과 이용
    __SimpleDecision을 사용한 의사결정
    MDP와 벨만 방정식
    Q 학습 및 연결 에이전트
    __Q 학습 ConnectedDecision 스크립트 살펴보기
    연습문제
    요약

    ▣ 03장: 파이썬을 이용한 심층강화학습
    파이썬과 관련 도구 설치
    __설치
    __설치 테스트
    ML-Agent 외부 브레인
    __환경 실행
    신경망 기초
    __어쨌든 신경망이 하는 일은 무엇인가?
    심층 Q 학습
    __심층 신경망 구축
    __모델 훈련
    __텐서 탐색
    근위 정책 최적화
    __PPO 구현
    __텐서보드를 사용한 훈련 통계 이해
    연습문제
    요약

    ▣ 04장: 더 깊은 딥러닝 속으로
    에이전트 훈련 문제
    __훈련이 잘못되었을 때
    합성곱 신경망
    경험 재연
    __경험을 바탕으로 빌드하기
    부분 관측성, 메모리, 순환 신경망
    __부분 관측성
    __기억과 순환 신경망
    비동기 연기자-비평가 훈련
    __다중 비동기 에이전트 훈련
    연습문제
    요약

    ▣ 05장: 게임하기
    다중 에이전트 환경
    적대적 자체 플레이
    __내부 브레인 사용
    __훈련된 브레인을 내부적으로 사용하기
    결정 및 주문형 결정
    __통통 튀는 바나나
    모방 학습
    __복제 행동 훈련기 설정
    커리큘럼 학습
    연습문제
    요약

    ▣ 06장: 다시 만들어 보는 테라리엄 - 다중 에이전트 생태계
    테라리엄이란?
    __에이전트 생태계 구축
    __유니티 애셋 가져오기
    __환경 구축
    기본 테라리엄: 식물과 초식 동물
    __구조를 기다리는 초식 동물
    __초식 동물 구축
    __초식 동물 훈련
    육식 동물: 사냥꾼
    __육식 동물 구축
    __육식 동물 훈련
    다음 단계들
    연습문제
    요약
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