Unity/ML-Agents
07. ML-Agents - Soccer (2)
🔷 실습 6 (2) - 축구 - 이산값 🔷 트레이닝 환경 구축 - 태그 추가 - 각 오브젝트에 태그 부여 - 컴포넌트 추가 : Ray Perception Sensor 3D - Sensor Name : RayFront : 센서를 여러개 사용할 경우 이름이 중복되면 안됨 - Detectable Tags : 인식할 오브젝트의 태그 추가 - Ray per Director : 4 : 레이의 개수 : 4 * 2 + 1 = 9개 - Max Ray Degrees : 80 : 레이의 간격 - Ray Length : 40 : Agent가 경기장 끝에 있을때도 반대편까지 레이가 닿도록, 사각지대가 없도록 조절 - 컴포넌트 copy - Agent 아래에 빈 게임오브젝트 추가 : BackRay - 컴포넌트 paste : Ray..
06. ML-Agents - Soccer (1)
🔷 실습 6 (1) - 축구 - 이산값 🔶 프로젝트 세팅 - 프로젝트 생성 : MLSoccer - 패키지 다운로드 및 임포트 : Soccer Field - 폴더 정리 - Add package from disk - mlagents, mlagents extentions 패키지 설치 - 경로 - ml-agents\com.unity.ml-agents\package.json - ml-agents\com.unity.ml-agents.extensions\package.json - 패키지 2개가 설치된 것을 확인 - Regenerate project files - Ctrl + Shift + P - OmniSharp : Restart OmniSharp 🔷 트레이닝 환경 구축 🔶 씬 세팅 - SoccerFieldTwos ..
05. ML-Agents - Imitation Learning
🔷 실습 5 - 모방학습 - 강화학습만을 사용하면 효율이 안나오는 경우 - 사람이 시범보이는 것을 레코딩을 떠서, 녹화파일을 줌 - 컴포넌트 : Demonstration Recorder - Hint의 색상과 같은 색상의 큐브로 이동 🔷 트레이닝 환경 구축 - 씬 생성 : MummyIL - 빈게임오브젝트 : Stage - 큐브 : Floor - Scale : 10, 0.1, 10 - 빈게임오브젝트 : Walls - 큐브 : Wall - Scale : 10, 1, 1 - 벽세우기 - Tag 부여 : WALL - agent 추가 - position : 0, 0.05, 0 - cube 생성 : Hint - position : 0, 0.55, 0 - cube : Black, Red, Green, Blue - Sc..
04. ML-Agents - Camera Sensor
🔷 실습 4 - 실습 3과 동일하게 good item, bad item으로 스테이지 구성 - Camera로 분석 🔷 트레이닝 환경 구축 🔶 씬 기본 세팅 - 씬 생성 : MummyCamera - Stage 프리팹 복사 -> StageCamera로 이름 변경 - 씬 안에 있던 Stage프리팹 전부 삭제 - StageCamera 하나 올리기 🔶 Agent 세팅 - 컴포넌트 삭제 : Ray Perception Sensor 3D - Behavior Name : MummyCamera - 연결되어있던 모델 해제 🔶 분석할 Camera 세팅 - Agent 아래에 Camera오브젝트 생성 - 컴포넌트 삭제 : Audio Listener - position : 0, 0.8, 0카메라 위치를 머미의 눈 쪽으로 이동 - N..
03. ML-Agents - Ray Perception Sensor 3D
🔷 실습 3 - bad item에 부딪히면 -1, good item에 부딪히면 +1 - Raycast 발사하여 관측 - good item / bad item - 이산값 DiscreteActions 🔷 트레이닝 환경 구축 🔶 기본세팅 - 씬 생성(MummyRay) - 빈 게임오브젝트 (Stage) - Cube (Floor) - Scale : 50, 0.1, 50 - 빈게임오브젝트(Walls) - Cube (Wall) - Scale : 50, 3, 1 - Agent 추가 - Position : 0, 0.05, 0 https://assetstore.unity.com/packages/3d/characters/creatures/rpg-monster-duo-pbr-polyart-157762 - RPG Monster..
02. ML-Agents - position,rigidbody 관측
🔷 실습2 - Agent가 Target을 향해 이동 - position, rigidbody 값 관측 - 연속 : actions.ContinuousActions 🔶 기본 세팅 - 폴더 정리 https://assetstore.unity.com/packages/3d/characters/free-mummy-monster-134212 Free Mummy Monster | 3D 캐릭터 | Unity Asset Store Elevate your workflow with the Free Mummy Monster asset from amusedART. Find this & other 캐릭터 options on the Unity Asset Store. assetstore.unity.com - 패키지 다운로드 후 임포트 🔶..
01. ML-Agents - 설치 및 간단한 실습
🔷목차 머신러닝 개론 개발환경 구축 강화학습 환경 구축 트레이닝 및 테스트 🔷머신러닝 🔶 명시적인 프로그램 없이 컴퓨터(기계)가 스스로 배우는(학습하는) 능력을 연구하는 분야 🔶 용어 - 딥러닝 : 뉴런 같은 신경세포를 모방해낸 학습분야 - 머신러닝 - 인공지능 🔶 머신러닝의 분류 - 지도학습 Supervised Learning 미리 제공한 정보를 바탕으로 학습 트레이닝 데이터 셋 - 학습을 위한 자료의 집합 레이블 - 트레이닝 데이터의 정보 // 답을 알려줌 - 비지도 학습 Unsupervised Learning 아무런 정보를 제공하지 않는다. 많은 수의 데이터를 검사해 유사성(특징)에 기초해 분류(Classification) 레이블이 제공되지 않기에 무엇인지는 인지할 수 없다. // EX) 기사 자동..