Dino Reinforcement Learning

0 리뷰
Dino Reinforcement Learning은 Chrome의 오프라인 공룡 달리기 게임을 자율적으로 학습하는 AI 에이전트를 위해 딥 Q-learning을 활용하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 화면 캡처 전처리, 재생 메모리, 네트워크 아키텍처 템플릿을 제공하여 하이퍼파라미터 실험을 빠르게 할 수 있습니다. 간단한 설정과 광범위한 구성 옵션으로 사용자들은 에이전트 훈련, 평가, 성능 시각화를 할 수 있어 교육용과 강화 학습 연구 데모에 적합합니다.
추가 날짜:
소셜 및 이메일:
플랫폼:
May 04 2025
--
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Dino Reinforcement Learning

Dino Reinforcement Learning

0
0
Dino Reinforcement Learning
Dino Reinforcement Learning은 Chrome의 오프라인 공룡 달리기 게임을 자율적으로 학습하는 AI 에이전트를 위해 딥 Q-learning을 활용하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 화면 캡처 전처리, 재생 메모리, 네트워크 아키텍처 템플릿을 제공하여 하이퍼파라미터 실험을 빠르게 할 수 있습니다. 간단한 설정과 광범위한 구성 옵션으로 사용자들은 에이전트 훈련, 평가, 성능 시각화를 할 수 있어 교육용과 강화 학습 연구 데모에 적합합니다.
추가 날짜:
소셜 및 이메일:
플랫폼:
May 04 2025
--
추천

Dino Reinforcement Learning란?

Dino Reinforcement Learning은 강화 학습을 통해 Chrome 공룡 게임을 플레이하는 AI 에이전트 훈련을 위한 종합 도구를 제공합니다. 셀레늄을 통해 헤드리스 Chrome 인스턴스와 통합하여 실시간 게임 프레임을 캡처하고, 딥 Q 네트워크 입력에 최적화된 상태 표현으로 처리합니다. 프레임 재생, 이플실론-탐욕 탐사, 컨볼루션 신경망 모델 및 사용자 맞춤 하이퍼파라미터가 포함된 훈련 루프 모듈이 포함됩니다. 훈련 진행 상황은 콘솔 로그를 통해 확인하며 체크포인트 저장으로 나중에 평가 가능합니다. 훈련 후, 에이전트는 자율적으로 실시간 게임을 플레이하거나 다양한 모델 아키텍처와 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식 설계로 RL 알고리즘을 쉽게 교체할 수 있어 실험에 유연성을 제공합니다.

Dino Reinforcement Learning을 사용할 사람은?

  • 강화 학습 연구원
  • AI 및 게임 개발 학생
  • 머신러닝 애호가
  • RL 개념을 가르치는 교사

Dino Reinforcement Learning 사용 방법은?

  • 1단계: GitHub 저장소를 로컬 머신에 클론하세요
  • 2단계: pip install -r requirements.txt를 통해 Python과 필요한 종속성을 설치하세요
  • 3단계: Chrome 버전에 맞는 ChromeDriver를 다운로드하고 PATH에 배치하세요
  • 4단계: python train.py를 실행하여 Dino 환경에서 DQN 에이전트를 훈련하세요
  • 5단계: 훈련 로그를 모니터링하고 필요에 따라 구성 매개변수를 조정하세요
  • 6단계: python play.py를 사용하여 훈련된 에이전트가 게임을 플레이하는 모습을 관찰하세요
  • 7단계: python evaluate.py로 성능을 평가하세요

플랫폼

  • mac
  • windows
  • linux

Dino Reinforcement Learning의 핵심 기능 및 장점

핵심 기능

  • Selenium을 이용한 Chrome Dino 게임 환경 래퍼
  • CNN 전처리 딥 Q 네트워크 구현
  • 재생 메모리와 이플실론-탐욕 탐사
  • 구성 가능한 훈련 루프와 하이퍼파라미터
  • 훈련 체크포인트 및 성능 로깅

장점

  • 빠른 RL 실험을 위한 간단한 설정
  • 알고리즘 커스터마이징이 쉬운 모듈형 설계
  • 게임 기반 RL의 교육적 데모
  • 크로스 플랫폼 Python 지원
  • 에이전트 성능의 시각적 평가

Dino Reinforcement Learning의 주요 사용 사례 및 애플리케이션

  • 강화 학습 연구 및 벤치마킹
  • 교육용 RL 튜토리얼 및 강좌
  • 게임 AI 개발 및 데모
  • 하이퍼파라미터 튜닝 실험

Dino Reinforcement Learning의 자주 묻는 질문

Dino Reinforcement Learning 회사 정보

Dino Reinforcement Learning 리뷰

5/5
Dino Reinforcement Learning을 추천하시나요? 아래에 댓글을 남겨주세요!

Dino Reinforcement Learning의 주요 경쟁자와 대안은?

  • OpenAI Gym’s Chrome Dino environment
  • gym-dino
  • Dopamine by Google
  • TF-Agents

당신은 또한 좋아할 수 있습니다:

insMind's AI Design Agent
AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
Launchnow
빠른 제품 출시 및 개발을 위한 SaaS 보일러플레이트.
Groupflows
Groupflows를 통해 그룹 활동을 신속하게 정리하세요.
aixbt by Virtuals
Aixbt는 애플리케이션 전반에서 수익을 최적화하는 토큰화된 AI 에이전트입니다.
theGist
theGist AI Workspace는 AI와 함께 업무 앱을 통합하여 생산성을 향상시킵니다.
RocketAI
AI를 사용하여 브랜드 비주얼과 카피를 생성하여 전자 상거래 매출을 높이십시오.
GPTConsole
GPTConsole은 원활한 대화 및 작업 자동화를 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
GenSphere
GenSphere는 데이터 분석을 자동화하고 정보에 기반한 의사 결정을 위한 인사이트를 제공하는 AI 에이전트입니다.
Nullify
Nullify는 AI 기반 솔루션을 사용하여 보안 팀의 전체 AppSec 프로그램을 자동화합니다.
Refly.ai
Refly.AI는 비기술 창작자가 자연어와 시각적 캔버스를 사용해 워크플로를 자동화할 수 있도록 지원합니다.
Langbase
Langbase는 자연어 콘텐츠를 효율적으로 생성하고 분석하는 AI 에이전트입니다.
AiTerm (Beta)
AiTerm: 자연어를 명령으로 변환하는 AI 터미널 어시스턴트.
Facts Generator
우리의 AI 기반 도구로 매력적인 사실을 쉽게 생성하세요.
My AI Ninja
내 AI 닌자는 구독 없이 GPT-4에 대한 액세스를 제공합니다.
Orga AI
실시간으로 보고 듣고 소통하는 혁신적인 AI입니다.
JOBO, THE AI AUTO APPLY BOT!
AI 기술로 귀하의 구직 신청을 자동화하고 완벽한 직업을 찾으세요.
Intellika AI
Intellika AI는 기업을 위한 데이터 분석 및 보고서 작성을 원활하게 자동화합니다.
ScholarRoll
ScholarRoll은 학생들이 장학금을 쉽게 찾고 신청할 수 있도록 도와줍니다.
OneReach
OneReach AI는 지능형 메시징을 통해 고객 참여를 자동화하여 상호 작용을 단순화합니다.
Phoenix AI Assistant
Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
Flowith
Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
Resea AI
Resea AI는 연구 및 작성 업무를 자율적으로 빠르게 완료하는 지능형 연구 AI 에이전트입니다.
CourseFactory AI
AI 에이전트 CourseFactory는 지능형 자동화를 통해 강의 생성 프로세스를 간소화합니다.
PIPPIN
PIPPIN은 맞춤형 내러티브로 매력적인 이야기를 쓰는 데 도움을 주는 AI 에이전트입니다.
Tennr
Tennr는 개인화된 학습 경험과 추천을 제공하는 고급 AI 에이전트입니다.
Illufly
Illufly는 GPT 기반 내러티브 및 AI 이미지 생성을 사용하여 스크립트를 일러스트가 포함된 슬라이드 데크로 변환하는 AI 스토리보드 에이전트입니다.
Multi Agent Simulation
사용자 지정 가능한 행동과 환경을 갖춘 AI 기반 에이전트의 생성 및 시뮬레이션을 가능하게 하는 Python 기반 프레임워크입니다.
MultiAgentes
사용자 정의 환경에서 동시 다중 에이전트 협력, 경쟁 및 훈련을 가능하게 하는 Python 기반 멀티 에이전트 시뮬레이션 프레임워크입니다.
Kwizie
Kwizie는 개인화된 학습 지원과 간소화된 교육 참여를 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
CoGym
개인 맞춤형 게이미피케이션 연습을 제공하여 기억력, 집중력, 실행 기능 향상에 도움을 주는 AI 기반 적응형 인지 훈련 플랫폼입니다.
Firsthand
Firsthand는 개인화된 학습 및 지식 향상을 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
FineVoice
텍스트를 감정으로 바꾸세요 — 몇 초 만에 표현력 있는 AI 보이스를 복제하고 디자인하며 생성하세요.
TheLibrarian.io
TheLibrarian.io는 사용자가 정보 자원을 효율적으로 관리하고 탐색할 수 있도록 도와주는 AI 에이전트입니다.
Stemrobo
Stemrobo는 STEM 교육 및 로봇 학습을 지원하는 AI 에이전트입니다.
Tusk
Tusk는 지능형 통찰력을 통해 작업 흐름을 자동화하고 향상시키는 강력한 AI 에이전트입니다.
AI Interview Prep
ChatGPT와 함께 기술 코딩 인터뷰를 시뮬레이션하고, 질문을 생성하며 실시간 코드 평가와 피드백을 제공합니다.
Hugging Face Agents Course
Hugging Face Transformers, API 및 사용자 지정 도구 통합을 통해 자율 AI 에이전트 제작을 가르치는 실습 과정입니다.
Hugging Face Agents Course
Hugging Face Transformers를 사용하여 검색 QA와 다중 도구 AI 에이전트를 구축하는 오픈 소스 튜토리얼 시리즈입니다.
Eliza
Eliza는 반영적 대화와 패턴 매칭을 통해 심리치료사를 시뮬레이션하는 규칙 기반 대화 에이전트입니다.
EduGPT
EduGPT는 인터랙티브한 Q&A, 적응형 커리큘럼 계획, 자동 퀴즈 생성을 갖춘 맞춤형 AI 튜터로 학습 효과를 향상시킵니다.
Devra
Devra는 개인화된 학습 및 연구 지원을 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
Agent4Edu
Agent4Edu는 학생들을 위한 지능형 튜터링, 시험 분석 및 개인 맞춤 학습 경로를 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다.
Elser AI
텍스트와 이미지를 애니메 스타일 아트, 캐릭터, 음성 및 단편 영화로 변환하는 올인원 웹 스튜디오입니다.
Azul Game AI Agent
Minimax 및 Monte Carlo Tree Search를 사용하여 Azul에서 타일 배치 및 점수 최적화를 수행하는 AI 에이전트입니다.
AGM: AI Game Maker
AGM: AI 게임 제작기는 AI 지원으로 원활한 게임 개발을 가능하게 합니다.
TexasHoldemAgent
헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커를 효율적으로 플레이하기 위해 최적의 베팅 전략을 학습하는 RL 기반 AI 에이전트입니다.
StarCraft II Reinforcement Learning Agent
DeepMind의 PySC2 환경을 활용하는 PPO 기반 오픈소스 강화학습 에이전트로 StarCraft II를 훈련 및 플레이합니다.
MultiAgentPacman
클래식 팩맨 게임 환경에서 다중 에이전트 AI 전략의 구현 및 평가를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크.
BomberManAI
BomberManAI는 탐색 알고리즘을 사용하여 Bomberman 게임 환경에서 자율적으로 탐색하고 전투하는 Python 기반 AI 에이전트입니다.
SoccerAgent
SoccerAgent는 다중 에이전트 강화 학습을 사용하여 현실적인 축구 시뮬레이션과 전략 최적화를 위한 AI 선수를 훈련합니다.
GiftSong
모든 경우에 맞는 개인화된 노래를 쉽게 만드세요.
MetaHuman Creator
MetaHuman Creator를 사용하여 효율적으로 현실적인 3D 디지털 인간을 생성합니다.
DND LLM Game
LLMs를 사용하는 AI 구덩이 주인으로, 실시간으로 역동적인 D&D 내러티브, 퀘스트, 만남을 생성합니다.
Qoder
Qoder는 소프트웨어 프로젝트의 계획, 코딩 및 테스트를 자동화하는 AI 기반 코딩 어시스턴트입니다.
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
PySC2를 통한 StarCraft II에서 원시 수준의 에이전트 제어와 협력을 가능하게 하는 오픈 소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크.
YGO-Agent
Yu-Gi-Oh 대결을 위한 오픈소스 RL 에이전트로, 환경 시뮬레이션, 정책 훈련, 전략 최적화를 제공합니다.
PyGame Learning Environment
PyGame Learning Environment는 고전 게임에서 AI 에이전트를 훈련하고 평가하기 위한 Pygame 기반 RL 환경 모음을 제공합니다.
BotPlayers
BotPlayers는 강화 학습 지원이 포함된 AI 게임 플레이 에이전트의 생성, 테스트 및 배포를 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
Gomoku Battle
Gomoku Battle은 개발자가 고모쿠 게임에서 AI 에이전트를 생성, 테스트, 경쟁할 수 있게 하는 Python 프레임워크입니다.
AI Football Cup in Java JADE Environment
JADE를 사용하는 다중 에이전트 축구 시뮬레이션으로, AI 에이전트들이 협력하여 축구 경기를 자율적으로 경쟁합니다.
F/MS Startup Game
FemaleSwitch는 여성 캐릭터 경험을 향상시키는 AI 기반 게임입니다.
Pentago Swap AI Agent
몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 활용하여 보드 상태를 평가하고 최적의 배치를 선택하는 AI 에이전트입니다.
Samsung Ballie
삼성 발리는 귀하의 집에서 모니터링하고 상호작용하는 모바일 AI 어시스턴트입니다.
AIpacman
AIpacman은 파이썬 프레임워크로, 검색 기반, 적대적, 강화 학습 에이전트를 제공하여 팩맨 게임을 마스터할 수 있습니다.
Skywork.ai
Skywork AI는 AI를 사용하여 생산성을 향상시키기 위한 혁신적인 도구입니다.