연구자와 개발자는 유니티 머신러닝 에이전트와 유니티 에디터를 사용해 게임과 시뮬레이션을 만들 수 있다. 간편하게 사용할 수 있는 파이썬 API와 유니티 에디터를 연동해 지능형 에이전트를 머신러닝 기법으로 훈련할 수 있는 환경을 형성할 수 있다.

이 책에서는 강화학습 및 Q학습의 기본기를 다지고, 여러 에이전트가 활동하는 생태계를 구성하고 서로 협력하거나 경쟁하는 심층 재귀형 Q 신경망을 장착한 에이전트들을 작성하는 과정을 알려 준다. 강화학습의 기본기를 다지는 일부터 문제를 푸는 데 응용하는 방법, 나아가 파이썬과 케라스 및 텐서플로를 사용해 스스로 학습하는 고급 신경망을 구축하는 방법도 설명한다. 이를 바탕으로 A3C 학습, 모방 학습 및 커리큘럼 학습 모델을 사용해 신경망을 훈련하는 혁신적인 방법을 배우게 된다.

이 책을 다 익히고 나면 여러분은 여러 에이전트들이 서로 협력하고 경쟁하는 생태계를 구축하는 식으로 더 복잡한 환경을 구성하는 방법을 알 수 있을 것이다.

이 책에서 배우는 내용
- 게임용 강화학습 및 심층강화학습 모델을 개발한다.
- 강화학습 및 신경망과 관련된 복잡하고 발전된 개념을 이해한다.
- 에이전트가 협력하거나 경쟁할 수 있게 개발하는 데 필요한 다양한 훈련 전략을 탐색한다.
- Q학습에 사용할 아카데미, 에이전트 및 브레인의 기본 스크립트 컴포넌트를 적용한다.
- 탐욕적 엡실론 탐색과 같은 발전된 학습 전략을 사용해 Q 학습 모델을 개선한다.
- 케라스로 간단한 신경망을 구현한 다음, 그것을 유니티로 가져와 외부 두뇌로 사용한다.
- 기존 DQN(심층 Q 신경망)에 LSTM 블록을 보태는 방법을 이해한다.
- 여러 비동기 에이전트를 빌드한 다음에 훈련 시나리오에 맞춰 실행한다.

주요 특징
- 유니티로 만든 게임에서 머신러닝 개념을 적용하는 방법을 배울 수 있다.
- 강화학습 및 Q 학습의 기본 사항을 배워 게임에 적용할 수 있다.
- 여러 비동기 에이전트를 작성해 훈련 계획에 따라 그것들을 실행하는 방법을 배울 수 있다.

대상 독자
- 이 책은 머신러닝 알고리즘과 유니티를 연동해 더 나은 게임과 시뮬레이션을 개발하는 데 관심이 있는 개발자에게 필요한 책이다.