유니티 ML-Agents (유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습)

유니티 ML-Agents (유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습)

$22.00
Description
연구자와 개발자는 유니티 머신러닝 에이전트와 유니티 에디터를 사용해 게임과 시뮬레이션을 만들 수 있다. 간편하게 사용할 수 있는 파이썬 API와 유니티 에디터를 연동해 지능형 에이전트를 머신러닝 기법으로 훈련할 수 있는 환경을 형성할 수 있다.

이 책에서는 강화학습 및 Q학습의 기본기를 다지고, 여러 에이전트가 활동하는 생태계를 구성하고 서로 협력하거나 경쟁하는 심층 재귀형 Q 신경망을 장착한 에이전트들을 작성하는 과정을 알려 준다. 강화학습의 기본기를 다지는 일부터 문제를 푸는 데 응용하는 방법, 나아가 파이썬과 케라스 및 텐서플로를 사용해 스스로 학습하는 고급 신경망을 구축하는 방법도 설명한다. 이를 바탕으로 A3C 학습, 모방 학습 및 커리큘럼 학습 모델을 사용해 신경망을 훈련하는 혁신적인 방법을 배우게 된다.

이 책을 다 익히고 나면 여러분은 여러 에이전트들이 서로 협력하고 경쟁하는 생태계를 구축하는 식으로 더 복잡한 환경을 구성하는 방법을 알 수 있을 것이다.
저자

마이클랜햄

게임,모바일,그래픽,웹,데스크톱,엔지니어링,GIS및다양한산업분야의머신러닝응용프로그램을비롯한다양한소프트웨어를개발한경험이있는,검증된소프트웨어아키텍트이다.2000년부터머신러닝을이용해일하기시작했으며나중에지형학에서3차원배관검사에이르기까지다양한응용분야에다양한기술을적용했다.그는나중에유니티에입문한이후유니티앱여러개를열심히개발했고,책을여러권펴냈다.

목차

▣01장:머신러닝및ML-Agents소개
머신러닝
__훈련모델
__머신러닝예제
__게임에사용되는머신러닝
ML-Agents
예제실행
__에이전트브레인설정
환경만들기
__스크립트이름바꾸기
Academy,Agent,Brain컴포넌트
__Academy설정
__Agent설정
__Brain설정
연습문제
요약

▣02장:밴딧과강화학습
강화학습
__에이전트구성
상황별밴딧과상태
__상황별밴딧만들기
__ContextualDecision스크립트만들기
__에이전트업데이트
탐색과이용
__SimpleDecision을사용한의사결정
MDP와벨만방정식
Q학습및연결에이전트
__Q학습ConnectedDecision스크립트살펴보기
연습문제
요약

▣03장:파이썬을이용한심층강화학습
파이썬과관련도구설치
__설치
__설치테스트
ML-Agent외부브레인
__환경실행
신경망기초
__어쨌든신경망이하는일은무엇인가?
심층Q학습
__심층신경망구축
__모델훈련
__텐서탐색
근위정책최적화
__PPO구현
__텐서보드를사용한훈련통계이해
연습문제
요약

▣04장:더깊은딥러닝속으로
에이전트훈련문제
__훈련이잘못되었을때
합성곱신경망
경험재연
__경험을바탕으로빌드하기
부분관측성,메모리,순환신경망
__부분관측성
__기억과순환신경망
비동기연기자-비평가훈련
__다중비동기에이전트훈련
연습문제
요약

▣05장:게임하기
다중에이전트환경
적대적자체플레이
__내부브레인사용
__훈련된브레인을내부적으로사용하기
결정및주문형결정
__통통튀는바나나
모방학습
__복제행동훈련기설정
커리큘럼학습
연습문제
요약

▣06장:다시만들어보는테라리엄-다중에이전트생태계
테라리엄이란?

__에이전트생태계구축
__유니티애셋가져오기
__환경구축
기본테라리엄:식물과초식동물
__구조를기다리는초식동물
__초식동물구축
__초식동물훈련
육식동물:사냥꾼
__육식동물구축
__육식동물훈련
다음단계들
연습문제
요약

출판사 서평

★이책에서배우는내용★
◎게임용강화학습및심층강화학습모델을개발한다.
◎강화학습및신경망과관련된복잡하고발전된개념을이해한다.
◎에이전트가협력하거나경쟁할수있게개발하는데필요한다양한훈련전략을탐색한다.
◎Q학습에사용할아카데미,에이전트및브레인의기본스크립트컴포넌트를적용한다.
◎탐욕적엡실론탐색과같은발전된학습전략을사용해Q학습모델을개선한다.
◎케라스로간단한신경망을구현한다음,그것을유니티로가져와외부두뇌로사용한다.
◎기존DQN(심층Q신경망)에LSTM블록을보태는방법을이해한다.
◎여러비동기에이전트를빌드한다음에훈련시나리오에맞춰실행한다.

★주요특징★
◎유니티로만든게임에서머신러닝개념을적용하는방법을배울수있다.
◎강화학습및Q학습의기본사항을배워게임에적용할수있다.
◎여러비동기에이전트를작성해훈련계획에따라그것들을실행하는방법을배울수있다.

★대상독자★
◎이책은머신러닝알고리즘과유니티를연동해더나은게임과시뮬레이션을개발하는데관심이있는개발자에게필요한책이다.