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![[활동 후기] 2020 Google Indie Game Festival 유저심사위원단](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fckmc5f%2FbtqF7thbVdc%2Fgx7V5SHleDXokN0Hi10SDk%2Fimg.png)
[활동 후기] 2020 Google Indie Game Festival 유저심사위원단
활동 기간 : 약 3주 (2020.07) 활동 내용 1. TOP 10 선정 약 일주일 동안 선정된 TOP 20 인디게임을 플레이해보고 그에 대한 평가를 작성한다. 평가는 한줄만 적어도 되는데, 나 같은 경우 게임마다 장점과 단점을 합쳐서 5가지는 작성해서 제출했다. 이렇게 했던 심사위원단이 별로 없었던 탓인지, 심사 내용이 우수하다며 스타벅스 기프티콘을 받았다. 심사평을 제출할 때, 추천할 3개의 게임을 선정하고 이 내용이 TOP10 선정에 영향을 미친다. 2. TOP 3 선정을 위한 라이브 방송 시청 TOP 10 선정이 끝나고 토요일 오후 2시부터 5시까지 인디게임 페스티벌이 진행된다. 각 게임을 만든 개발자들이 순서대로 발표를 진행한다. 이번 해는 안전을 위해 언택트 행사로 진행되었다. 행사엔 전문심..
[Physics For Game Developers] 물리학 기초
뉴턴의 운동법칙 제1법칙: 관성의 법칙 - 물체는 자신의 속도를 아무런 개입이 없다면 유지한다. 이를 '관성'이라 한다. 제2법칙: 가속도의 법칙 - 물체의 가속도는 그 물체에 가해지는 힘의 합(합력)에 비례하며 가속 방향은 힘이 가해지는 방향과 일치한다. - 게임 역학에서 가장 중요한 법칙 제3법칙: 작용과 반작용의 법칙 - 물체에 가해지는 힘에는 항상 그 반대가 존재한다. 제2법칙: 가속도의 법칙 $$F = M \times a $$ 힘 = 질량 x 가속도 이 때, 가속도는 $$a = L / T^2 질량, 질량중심, 관성모멘트(질량 특성) 질량 - 물체에 포함되어 있는 물질의 양 - (역학) 물체를 움직이게 하거나 저항하는 척도 질량중심 (=무게중심) - 그 점 주위에 질량이 고르게 분포되어 있다 - ..
[ML-Agents] Anaconda 설치와 환경 조성
아나콘다 설치 설치 후에 윈도우 같은 경우 Anaconda Prompt가 따로 생성되지만 MacOS에서는 Terminal에 통합된다. 작업 공간 생성 conda create -n [작업공간이름] python=[버전] 작업 공간 진입 conda activate [작업공간이름] Tensorflow 설치 pip install tensorflow==[버전] Jupyter Notebook 설치 (여기서 깔아야 root 계정이 아니라 conda 환경에서 쥬피터 노트북이 실행된다) conda install jupyter notebook Jupyter Notebook 실행 jupyter notebook 텐서보드 실행 tensorboard --logdir="./"
[ML-Agents] 강화학습의 개요(2)
탐험(Exploration)과 이용(Exploitation) - 탐험 = 에이전트가 다양한 경험을 할 수 있도록 에이전트의 행동을 결정하는 기법 -> ex. 무작위 탐색 기법 - 이용 = 학습된 결과에 따라 행동을 결정하는 기법 -> ex. Greedy Method 이 둘의 밸런스를 어떻게 맞출 수 있을까? - $$\varepsilon $$ - greedy 기법 -> 학습 초기 = 탐험 ↑, 이용 ↓ -> 학습 진행 = 탐험 ↓, 이용 ↑ -> 이 때, $$\varepsilon $$은 탐험의 확률을 의미한다. $$\varepsilon $$가 0.8이면 80%확률로 탐험하는 셈이다. _. $$\varepsilon $$은 step에 따라 조금씩 줄어들다가 나중엔 0.1정도에서 멈춘다.
[ML-Agents] 강화학습의 개요(1)
출처 = http://www.yes24.com/Product/Goods/84820068?scode=029 텐서플로와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 강화학습 환경을 제작하고 심층강화학습 알고리즘까지 직접 구현한다!알파고 이후 강화학습이 많은 사람들에게 관심을 받기 시작했다. 더불어 직접 시뮬레이션 환경을 제작하여 강화학습을 접 www.yes24.com 기계학습이란? - "코드로 명시하지 않은 동작을 데이터를 통해 학습시키는 것", 1959년, 아서 사무엘 - 이와 반대로 코드 = 기능을 명확한 코드로 구현 - 지도학습 + 비지도학습 + 강화학습 지도학습 비지도학습 강화학습 - Feature(답)이 있는 Train Dataset 필요 - 오차를 줄여나가는 데에 목적 - 회귀 or 분류 문제를 해..