전체 글 (129) 썸네일형 리스트형 Unity-ML 카메라 환경 Unity-ML의 경우 환경 수집할 때 벡터 뿐 아니라 비주얼(카메라) 환경도 수집 가능하다. 비주얼 환경 수집은 개발자가 환경을 따로 설정 안해줘도 되기 때문에 편리하지만, 그만큼 학습이 제대로 안될 확률과 학습의 시간이 증가한다. 비주얼 학습은 CNN 알고리즘을 이용하여 학습을 진행하는데 이는 이미지의 특징점을 이용하는 방법이다. 참고: https://hamait.tistory.com/535 [번역] 딥러닝 (CNN) 직관적 이해 - (1) 평소 무엇인가를 쉽게 설명하는 능력이 있다고 생각해서 , CNN (convolutional neural network) 도 그렇게 해볼까 했는데 역시 무리. 쉽게 설명한다는것은 그것에 대해 확실한 이해를 가지고 있다고 생각될때 가능.. hamait.tistory... Unity-ML의 구조 참고한 사이트: https://blogs.unity3d.com/kr/2017/09/19/introducing-unity-machine-learning-agents/, https://mindrich.tistory.com/29 유니티 머신러닝 에이전트 소개 – Unity Blog 기존에 작성한 두 개의 블로그 게시물에서 게임이 강화 학습 알고리즘 개발을 진전시키는데 수행할 수 있는 역할이 있다고 언급했었습니다. 유니티는 세계에서 가장 널리 사용되는 3D 엔진 개발업체로 머신러닝 및 게임 분야 사이에서 미래를 그려나가고 있습니다. 머신러닝 연구자가 가장 ... blogs.unity3d.com Unity ML 기초 1. ML 개요 - ML(머신러닝) Unity ★ 머신러닝(ML)이란 ★ -1. 기계학습 또는 머.. Unity-ML 비디오 레코더 참고한 사이트: https://github.com/Unity-Technologies/video-recorder Unity-Technologies/video-recorder Unity ML-Agents Toolkit VideoRecorder Plugin. Contribute to Unity-Technologies/video-recorder development by creating an account on GitHub. github.com 머신러닝의 경우 학습하는데 시간이 걸리고, 중간과정을 모르기 때문에 텐서보드와 실제작동을 잘 살펴한다. 실제작동에서 문제가 없지만 텐서보드에서 문제가 있다던가, 반대로 텐서보드에서는 문제가 없지만 실제작동에서 문제가 있는 경우가 많다. 그래서 학습의 과정을 꾸준히 살펴야.. Unity-ML 강화학습 테스트 및 수정 강화학습을 하는 방법 1. 깃 클론이 있는 폴더에서 config > trainer_config.yaml를 복사해서 해당하는 프로젝트에 추가 2. 아나콘다 프롬포트에서 activate ml-agents 로 ml-agents를 활성화 3. mlagents-learn --train --run-id="Player Train 0" trainer_config.yaml 입력 3-1. Player Train 0는 해당하는 학습의 이름, trainer_config.yaml 는 해당하는 학습을 구성하는 파라미터값을 저장해둔 파일이다. 이를 하이퍼 파라미터라 한다. 4. 정상적으로 작동 했다면 유니티를 플레이 하면 학습을 시작한다. 이제 학습을 시작했는데 학습을 했더니 이렇게 멈춰버리고 말았다. 그래서 패널티를 수정해서 다.. Unity-ML 강화학습 예제 작성 작성한 코드 저장소: https://bitbucket.org/hucce/mltest 참고한 블로그: https://puzzleleaf.tistory.com/209 [Unity] ML-Agents로 간단한 강화학습 예제 만들어보기 Unity-Technologies/ml-agents Unity Machine Learning Agents Toolkit. Contribute to Unity-Technologies/ml-agents development by creating an account on GitHub. github.com ML-Agents의 사용방법에 조금 익.. puzzleleaf.tistory.com 강화학습 예제로 많이 쓰이는 것이 플레이어를 구체로, 타깃객체를 찾아가는 예제를 작성했다. 보통 가.. UNITY-ML 설치 및 세팅 1. 참고한 블로그: https://blog.naver.com/parksehoon1971/221613050683 [Unity 2019] 유니티 머신러닝(Machine Learning) ml-agent 01 필요한 프로그램 설치 01프롤로그Unity 머신러닝을 준비만 하다가 너무 쉬었습니다. 주말을 이용하여 실험을 해보려고 했는데.... blog.naver.com 기타 많은 블로그를 참고 했지만 이 글이 가장 최신이고(2019.08) 상세히 적혀 있다. 필요한 프로그램 설치 1. 아나콘다(머신러닝에 필요한 파이썬 페키지를 모아둔 것) 설치 2. 깃 설치 3. 유니티 설치 리눅스 빌드 추가 UNITY ML 세팅 1. 아나콘다 환경변수 설정 2. 아나콘다 프롬포트에서 ml-agents 환경 생성 3. 깃을 .. InvalidOperationException: 오류 해결 이번 롤매니저를 업데이트하면서 Google Play Game에서 클라우드 세이브를 추가하였다. 다만 그 과정에서 문제가 생겼는데, 게임이 크래쉬가 나는 문제였다. 이는 검색을 통해 유니티 업데이트로 해결했다는 이야기를 듣고 실제로 유니티를 2018 3.0.2 버전에서 3.1.2로 업데이트하자 사라졌다. 하지만 이후에는 구글 로그인이 되지 않았는데, 아래 로그가 계속해서 나타났다. 04-14 14:40:59.897: I/Unity(28131): Building GPG services, implicitly attempts silent auth 04-14 14:40:59.897: I/Unity(28131): 04-14 14:40:59.897: I/Unity(28131): (Filename: ./Runtime/.. 게임기획 스터디 3,4,5 - 어떻게 해야 게임이 상업적으로 성공할 확률이 올라가는가 / 그래픽, 소재 게임 차별화의 유형- 완전 새로운 게임- 혼합장르(혼합시스템)> 그래픽, 소재 완전 새로운 느낌의 게임은 힘들다. 제외하고 가장 쉬운 그래픽이나 소재만 바꾼 경우, 어떻게 그래픽이나 소재를 이용해야 성공확률 높아지는지 이야기를 해보려한다. 그전에 타겟/시장분석 이야기를 먼저 하고자 한다. 타겟/시장 분석- 돈을벌려면 일단 돈버는 게임이 주로 어떤 게임인지, 어떻게 돈을 벌고 있는지, 어떤 사람들이 주로 돈을 벌어주고 있는지 알아야한다.- 불문률: 모든 사람을 노리겠다는 생각이 제일 좋지 않다. 그건 닌텐도가 같은 큰기업에서나 가능하다. 확실한 타깃층을 먼저 설정하는 것이 좋다.- 우리같은 인디게임은 시장이 크게 스팀과 모바일 둘이다. 나머지 시장은 있지만 아직 수익을 올리기는 쉽지 않다.- 스팀: 인디게.. 이전 1 2 3 4 ··· 17 다음
