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초보자 친화적 visualización del entrenamiento 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 visualización del entrenamiento 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

visualización del entrenamiento

  • NavGround Learning

    시뮬레이션 환경에서 충돌 없는 다중 로봇 내비게이션 정책을 훈련시키기 위한 강화 학습 프레임워크입니다.
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    NavGround Learning란?
    NavGround Learning은 내비게이션 작업에서 강화 학습 에이전트 개발 및 벤치마킹을 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 다중 에이전트 시뮬레이션, 충돌 모델링, 커스터마이징 가능한 센서 및 액츄에이터를 지원합니다. 사용자는 사전 정의된 정책 템플릿을 선택하거나 커스텀 아키텍처를 구현하여 최신 RL 알고리즘으로 훈련하고 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. OpenAI Gym 및 Stable Baselines3와의 통합은 실험 관리를 간소화하며, 내장된 로깅 및 시각화 도구는 에이전트 행동과 훈련 역학에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다.
    NavGround Learning 핵심 기능
    • 다중 에이전트 강화 학습 시뮬레이션
    • 충돌 및 장애물 모델링
    • Gym 및 Stable Baselines3와의 통합
    • 커스터마이징 가능한 정책 아키텍처
    • 로깅 및 시각화 도구
    NavGround Learning 장단점

    단점

    완전한 활용을 위해서는 로봇 공학 및 인공지능에 대한 고급 지식이 필요할 수 있습니다.
    제한된 상업적 지원 또는 가격 투명성 부족.
    모바일 또는 앱스토어 존재 여부가 명시되지 않았습니다.

    장점

    자율 주행 연구를 지원하는 오픈소스 프레임워크.
    강화 학습과 같은 고급 AI 알고리즘 통합.
    복잡한 로봇 작업을 위한 다중 에이전트 조정 촉진.
    연구 및 실용적 배포를 위해 잘 문서화되고 설계됨.

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    교통 시나리오에서 협력하는 자율주행 차량 제어를 위한 오픈소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크입니다.
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    AutoDRIVE Cooperative MARL란?
    AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.
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