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対戦型ゲームのコンピュータプレイヤーのような自律型エージェントを、深層強化学習により賢くします。
お手本となるプレイ手順を教える必要はなく、エージェントが様々なプレイ手順を試行錯誤しながら、
良いスコアを得られるような手順を自律的に身につけることができます。
ゲームに不慣れな人間プレイヤーの教育のため、エージェントが身につけた手順を参考にすることもできます。
ML-Agentsを使用して、ゲームアプリ上でのエージェントの行動やその時のスコアを経験として取得・蓄積します。
経験を基に、より良いスコアが得られるような行動ができるようエージェントの強化学習を行います。
強化学習アルゴリズムは、DQN(Deep Q-Network)をベースとしています。
学習済エージェントをゲームアプリに組み込み、ゲームを自動実行します。
その際のプレイ手順はゲーム画面で閲覧することができます。