Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) 은 지능형 에이전트를 학습시키기 위한 환경을 제공하여 게임 또는 시뮬레이션을 만들 수 있게 해주는 오픈소스 유니티 플러그인 입니다. 사용하기 쉬운 파이썬 API를 통해 강화학습, 모방학습, 신경진화 또는 다른 기계학습 방법론을 사용하여 에이전트들을 학습시킬 수 있습니다. 우리는 또한 게임 개발자와 개발에 대해 취미를 가지신 분들이 2D, 3D 그리고 VR/AR 게임들에 사용할 지능형 에이전트를 쉽게 훈련시킬 수 있도록하는 최신 알고리즘 구현체를 (텐서플로우 기반)을 제공합니다. 학습된 에이전트들은 NPC의 행동 제어(다중 에이전트, 적대적 에이전트 등), 게임 빌드 테스트 자동화, 그리고 출시 전 게임 설계 검증 등을 포함한 다양한 목적을 위해 사용될 수 있습니다. ML-Agents toolkit은 유니티의 풍부한 환경에서 인공지능 에이전트 개발을 위한 중심 플랫폼을 제공함으로써 더욱 광범위한 연구와 게임 개발이 진행되도록 하며 이에 따라 게임 개발자들과 AI 연구원들 모두에게 도움을 줍니다.
- 파이썬을 통한 유니티 환경 제어
- 10가지 이상의 유니티 환경 샘플
- 여러 환경 구성 및 학습 시나리오 제공
- 심층 강화 학습을 사용하여 기억력이 향상된 에이전트 학습
- 쉽게 정의 가능한 커리큘럼 학습 시나리오
- 지도 학습을 위한 에이전트 행동 브로드캐스팅
- 모방 학습 지원 기본 제공
- 온 디맨드 의사 결정을 통한 유연한 에이전트 제어
- 환경 속 네트워크 출력의 시각화
- 도커(Docker)를 통한 설정 단순화
- gym과 같은 학습 환경
- 유니티 인터페이스 엔진 활용
- 유니티 환경 인스턴스를 동시에 사용하는 학습
- 설치와 사용법 외에 더 많은 정보는 설명서 홈을 참고해주십시오.
- 만약 유니티 AI 플랫폼에 관한 토론에 관심있는 연구원이라면 유니티와 ML-Agents Toolkit에 관한 논문을 참고해 주십시오. 또한 이 논문을 인용하는 것에 관한 사항은 아래의 인용 부분을 참조하십시오.
- 만약 이전 버전의 ML-Agents toolkit을 사용하고 있다면 이전 버전 마이그레이션 가이드를 확인해주십시오.
블로그에 ML-Agents와 관련된 시리즈의 게시물을 게시하였습니다(영어).
- 강화 학습 개념 개요 (multi-armed bandit 과 Q-learning)
- 실제 게임에서 Machine Learning 에이전트 사용하기: 초보자 가이드
- 첫번째 ML-Agents 챌린지의 수상자 관련 포스트
- 안전한 도시 설계를 위한 유니티 사용 방법 개요 관련 포스트
유니티에서 제공하는 문서 뿐만 아니라 관련된 기사들이 있습니다:
ML-Agents toolkit은 오픈소스 프로젝트이며 컨트리뷰션을 환영합니다. 만약 컨트리뷰션을 원하시는 경우 컨트리뷰션 가이드라인과 행동 규칙을 검토해주십시오.
만약 ML-Agents toolkit을 사용하며 문제가 생긴다면, 가능한 많은 세부 사항을 포함하여 이슈 제출을 해주십시오.
여러분의 의견은 저희에게 매우 중요합니다. Unity ML-Agents Toolkit에 관련된 여러분의 의견을 통해서 저희는 계속해서 발전하고 성장할 수 있습니다. 단 몇 분만 사용하여 저희에게 알려주세요.
다른 의견과 피드백은 ML-Agents 팀과 직접 연락부탁드립니다. (ml-agents@unity3d.com)
만약 Unity 또는 the ML-Agents Toolkit을 사용하여 연구를 수행할 경우 다음 논문을 참고 자료로 인용하여 주시길 바랍니다:
Juliani, A., Berges, V., Vckay, E., Gao, Y., Henry, H., Mattar, M., Lange, D. (2018). Unity: A General Platform for Intelligent Agents. arXiv preprint arXiv:1809.02627. https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.
유니티 ML-Agents 관련 문서의 한글 번역은 [장현준(Hyeonjun Jang)][https://github.com/JangHyeonJun], 민규식 (Kyushik Min)에 의해 진행되었습니다. 내용상 오류나 오탈자가 있는 경우 각 문서의 번역을 진행한 사람의 이메일을 통해 연락주시면 감사드리겠습니다.
장현준: totok682@naver.com
민규식: kyushikmin@gmail.com