2021년 7월 12일
유니티가 ML-Agents의 역량을 더욱 자세히 들여다볼 수 있는 새로운 환경을 소개합니다. DodgeBall은 슈팅 게임과 같은 팀 대 팀 대항 환경으로, 에이전트들은 Elimination 또는 Capture the Flag 모드로 시합을 벌입니다.
2021년 5월 5일
이번 블로그 포스팅에서는 기쁜 마음으로 ML-Agents Unity 패키지 v2.0 릴리스를 발표합니다. 이번 릴리스는 현재 2021.2 에디터 릴리스에 포함시키기 위해 검증 작업을 진행하고 있습니다.
2019년 11월 11일
훈련 시간 단축을 위해 ML-Agents의 v0.9 및 v0.10에 비동기 환경, GAIL(Generative Adversarial Imitation Learning, 생성적 적대 모방 학습) 및 SAC(Soft Actor-Critic)를 도입했습니다. 유니티는 이전 포스팅에서 파트너사인 JamCity와 함께 ML-Agents v0.8에 병렬 Unity 인스턴스 기능을 도입하여 버블 슈터 게임 스누피 팝(Snoopy Pop)의 에이전트를 단일 인스턴스보다 7.5 배 빠르...
2019년 4월 15일
이제 머신 한 대에서 여러 개의 Unity 시뮬레이션을 실행하여 훈련 속도를 높일 수 있도록 Unity ML-Agents 툴킷의 새로운 업데이트를 출시했습니다. 이번 업그레이드를 통해 게임 개발자는 심층 강화 학습(DRL, Deep Reinforcement Learning) 알고리즘의 훈련 속도를 상당히 개선하여 캐릭터의 행동을 만들어 낼 수 있게 되었습니다.
이 글에서는 버블 슈팅 게임 스누피 팝(Snoopy Pop)의 고난도 레벨을 플레이할 수 있도록 에이전트를 훈련시킨 유니티와 유니티 파트...