AI 요약관련 정보

• ML 에이전트는 유니티에서 개발한 오픈 소스 프로젝트로, 게임/시뮬레이션 환경에서 인공지능 모델 학습에 사용됩니다. 🤖
• 강화 학습은 에이전트가 환경을 관측하고 행동하며, 보상을 극대화하는 방식으로 학습합니다. 🧠
• 컨테이너 적재 문제는 재취급을 최소화하면서 많은 컨테이너를 쌓는 것을 목표로 합니다. 📦
• 에이전트의 행동은 가능한 작게 설계해야 하며, 보상은 잘할 때 주고 못할 때 안 주거나 깎습니다. 🎯
• 환경 관측 시 모든 공간을 볼 필요 없이, 최상층 컨테이너의 추라 일정만 확인해도 충분합니다. 👁️
• 학습 튜닝 시 배치 사이즈를 조절하고, 추가 규칙을 통해 편향된 적재를 방지할 수 있습니다. ⚙️
• ML 에이전트는 문제 정의, 분해, 보상 설계, 튜닝을 통해 실세계 문제 해결에 활용될 수 있습니다. ✅