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다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
Python API 예제코드
Python API 예제 코드는 직접 작성하는 건가요 아니면 깃허브에서 내려받은 소스파일에 있는 건가요? 직접 작성하는 거면 어떻게 파일을 만들어야 되는 건가요?
- 미해결유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
6장 드론환경 제작하기 질문!!
6장 2강 프로젝트 시작하기 에서 Assets > Scrpit 폴더 생성하고 DroneSetting과 DroneAgent 파일 생성하고 강의가 종료되었는데요. 다음 6장 3강 드론 에셋 가져오기 & 오브젝트 추가 에서 Assets > Template 폴더가 생겼던데 이건 어디서 나온 건가요? 강의할때 보니깐 Template 폴더 안에 못보던 파일도 보이던데요 보충 설명 부탁 드립니다
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강화학습 개요 중 강화학습이란? 단원에서
슬라이드 중 "강화학습의 성과"를 설명하는 부분에 OpenAI가 비영리 인공지능 연구소라고 소개되었는데요, 2019년 3월에 OpenAI LP를 설립하면서 제한적 영리단체로 변경되었습니다. https://openai.com/blog/openai-lp/ "제한적 영리추구 인공지능 연구소"라고 수정하거나, 아니면 그냥 비영리 부분을 떼고 "인공지능 연구소"라고 해야 맞을 것 같습니다.
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ML-Agnet 살펴보기 영상오류
ML-Agent영상살펴보기 23분짜리 영상 뒷부분 (21분 촬영부분)에 영상이 삭제되어서 안보이는데 고쳐주세요.
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파이토치 설치방법
pip 파이토치 설치방법을 잘 모르겠습니다... 유니티 머신러닝 에이전트 살펴보기 > ML-Agents 설치 강의에서 하단에 해당 과정을 통해서 설치를 진행했을 때 pytorch가 설치되지 않은 경우는 pytorch 홈페이지 (https://pytorch.org/) 에서 pytorch 설치를 추가적으로 진행하시고 이후 내용을 진행해주셔야합니다. 라고 적어주셨는데 링크를 타고 들어가도 설치 방법을 잘 모르겠습니다. 구글링을 해봐도 이해가 안되서 여쭈어봅니다.
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ML agent 버전
수업에서 사용하신 버전은 ML Agent 17인데 현재 github에는 19만 있더라구요. 수업 실습하는데 상관은 없는지요?
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모방학습과 강화학습의 조합?
안녕하세요 강의를 잘 듣고 열심히 공부중입니다. 강화학습 모방학습을 합치는 방법이 있을까요? DQfD라는 논문이 있던데 아직 수식을 정확히 이해를 못해서..ㅠㅠ 에이전트가 쌓은 에피소드 데이터들 말고 사람(전문가)가 직접 플레이한 데이터를 이용하여 정책함수를 학습시키고나서 (사전 학습) 강화학습을 하면 더 빨리 학습할 수 있을까요?
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문의 드립니다.
혹시 강의 내용을 제 개인 블로그에 정리해가면서 공부하고 싶은데 괜찮을까요?? 비밀글로 올려놓도록 하겠습니다.
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DQN 모델 + 에피소드 종료 후 obs 의 값이 null
안녕하세요. 인프런에서 제공하는 DQN 강좌를 보고, https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_19_docs/docs/Learning-Environment-Create-New.md 에서 제공하는 환경을 만든 뒤에 DQN agent로 학습하려고 돌렸는데, 에피소드가 끝난 뒤에 get_steps 로 리턴받은 decisionstep 의 obs 값이 null로 들어가면서 오동작을 하게 되더라구요. C# 스크립트가 문제 있는지 unity가 제공하는 ppo 모델로 확인 했을 땐, 문제가 없었습니다. 어떤 부분을 놓쳤는지 잘 모르겠습니다.
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강의 첫 리뷰 : 열심히 공부하겠습니다.
안녕하세요 대표 강사님인 규식님을 비롯한 여러분의 선생님들을 이렇게 강좌로 볼 수 있다니 너무 반갑습니다. 유튜브 등에서 목소리를 자주 들어서 그런지 내적 친밀감이 느껴집니다. 개인적으로 저는 텐서플로로 배우는 유니티MLAgents 강화학습 교재를 구매하여 독학을 하고 있었습니다.*절판된 책을 어렵게 구했습니다. 하지만 2년여의 시간이 흐르면서 그 사이에 유니티 최신버전이 나오기도하였고 저는 맥북을 이용하고 있어서 독학으로 따라가기에는 부담이 있다고 생각하고 있던 찰나에 이 강좌를 발견하였습니다. 좋은 강의 앞으로 열심히 듣고 많이 배우겠습니다, 감사합니다.