절대강좌! 유니티 2021 출간

절대강좌 유니티

절대강좌! 유니티 절판된지 무려 2년만에 개정판을 새롭게 출간했습니다. 2020 버전으로 집필을 시작해 최종 2021 버전으로 출간하게 됐습니다. 6년전 초판본에 수록되었던 포톤 네트워크와 유니버셜 랜더 파이프라인(URP), New Input System 내용도 새롭게 수록했습니다. 유니티를 시작하시는 분들께 적극 추천합니다.

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ML-Agents를 활용한 실전 예제 - MummyBasic(3/3)

MaxStep 설정

Agent에 추가한 MummyAgent의 MaxStep 속성은 에이전트가 한 에피소드(학습단위)내에서 무작위로 액션(이동)을 시도해보는 최대 횟수를 의미한다. 이 횟수동안 액션을 취했지만 아무런 보상이 없다면 더이상 학습의 의미가 없기에 에피소드를 종료하고 다시 시작한다. MaxStep의 수치는 환경의 복잡도에 따라서 가장 적절한 값을 찾아야 한다.

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ML-Agents를 활용한 실전 예제 - MummyBasic(2/3)

에에전트 구성

Agent에 추가할 스크립트를 작성해보자. 프로젝트 뷰의 02.Scripts 폴더에 C# 스크립트를 생성하고 MummyAgent로 스크립트 이름을 지정한다. 강화학습에 있어서 에이전트의 역할은 크게 다음과 같이 정의할 수 있다.

  • 주변 환경을 관측(Observations)
  • 정책에 의한 행동(Actions)
  • 보상(Reward)
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ML-Agents를 활용한 실전 예제 - MummyBasic(1/3)

프로젝트 개요

머신러닝(강화학습)이 처음이거나 막 공부를 시작한 유니티 개발자의 경우 유니티 ML-Agents 패키지를 설치하고나서 샘플 프로젝트를 바로 분석하기란 상당히 어렵다. 따라서, 본 포스팅에서 소개하는 프로젝트는 필자가 진행하는 오프라인 강의 내용으로서 ML-Agents의 기본적인 컴포넌트의 사용법과 훈련방법을 익힐 수 있도록 빈 프로젝트 부터 차근차근 진행하고자 한다.

제작할 프로젝트는 에이전트가 특정 타겟까지 이동해 취득하는 것을 간단한 학습하는 예제이다.

개발 환경설정

프로젝트를 진행하기 이전에 먼저 파이썬과 텐서플로 및 추가적인 파이썬 패키지가 설치되어야 한다. 아직 개발환경이 설정이 되지 않았다면 다음 문서를 참조해 자신에 맞는 개발 환경을 설정하고 진행한다.

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