Incribo는 AI 모델 훈련을 위한 고품질 합성 데이터를 만드는 과정을 단순화하는 플랫폼입니다. 사용자는 다양한 분야에서 중요한 3D 모델, 오디오 및 기타 데이터 유형을 생성할 수 있습니다. 특성, 움직임 및 표현의 실제 변화를 반영하여 데이터를 합성함으로써 AI 훈련을 강화하고 비싸고 시간이 많이 드는 데이터 수집 과정에 대한 의존도를 줄입니다.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow는 Atari Breakout 환경에 특화된 DQN 알고리즘의 완전한 구현입니다. Q 값을 근사하기 위해 컨volutional Neural Network를 사용하고, 연속 관측 간의 상관관계를 끊기 위해 경험 재생을 적용하며, 훈련 안정화를 위해 주기적으로 업데이트되는 대상 네트워크를 사용합니다. 에이전트는 epsilon-greedy 정책을 따르며, 원시 픽셀 입력에서 처음부터 훈련할 수 있습니다. 저장소에는 구성 파일, 에피소드별 보상 성장을 모니터링하는 훈련 스크립트, 훈련된 모델을 평가하는 평가 스크립트, TensorBoard 유틸리티를 통한 훈련 메트릭 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 학습률, 재생 버퍼 크기, 배치 크기와 같은 하이퍼파라미터를 조절하여 다양한 환경을 실험할 수 있습니다.