machinelearning (2) 썸네일형 리스트형 인공지능 트레이닝 시나리오 구축 방법: 유니티에서 AI의 미래 설계하기 유니티에서 인공지능(AI) 트레이닝 시나리오를 구축하는 것은 게임 및 시뮬레이션에 혁신을 가져오는 방법입니다. 이러한 시나리오를 통해 개발자는 AI 에이전트가 다양한 작업을 수행하고, 문제를 해결하며, 실시간으로 학습하는 방법을 탐색할 수 있습니다. 이 포스팅은 중급 개발자를 대상으로, 효과적인 AI 트레이닝 시나리오를 구축하는 방법을 소개합니다. AI 트레이닝 시나리오의 기본 구성 요소 AI 트레이닝 시나리오 구축의 첫 단계는 트레이닝 환경의 구성 요소를 정의하는 것입니다. 이는 에이전트(agent), 환경(environment), 목표(goal), 보상(reward), 그리고 행동(action)으로 구성됩니다. 환경 설정 트레이닝 환경은 AI 에이전트가 상호작용할 물리적 또는 가상의 공간입니다. Un.. 유니티 ML-Agents 소개: 게임 내 AI 구현의 새로운 접근 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 현대 게임 개발에서 혁신을 주도하고 있습니다. 유니티 ML-Agents Toolkit은 개발자가 유니티 환경 내에서 고도화된 AI 모델을 훈련시키고 구현할 수 있게 하는 강력한 프레임워크입니다. 이 글에서는 ML-Agents의 기본 개념, 설정 방법, 그리고 간단한 예제를 통해 중급 개발자가 게임 내 AI 구현에 ML-Agents를 어떻게 활용할 수 있는지 탐색합니다. ML-Agents Toolkit 소개 ML-Agents는 유니티 개발자들이 머신 러닝 기술을 사용하여 게임 및 시뮬레이션 내에서 지능적인 에이전트를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 강화 학습, 이산적이거나 연속적인 작업 공간에서의 의사 결정, 신경망을 통한 시각적 인식 등 다양한 AI 기술을 지.. 이전 1 다음
