Gymnasium 에이전트 훈련 튜토리얼
Gymnasium 에이전트 훈련 튜토리얼
Gymnasium 의 가장 흔한 용도는 RL 에이전트 훈련입니다. 이 튜토리얼들은 다양한 환경에서의 예제 구현을 보여 줍니다.
튜토리얼 목록
- Action Masking in the Taxi Environment — Taxi 환경에서 행동 마스킹.
- Solving Blackjack with Tabular Q-Learning — 탭큘러 Q-Learning 으로 블랙잭 풀기.
- Solving Frozenlake with Tabular Q-Learning — Frozenlake 를 탭큘러 Q-Learning 으로 풀기.
- Training using REINFORCE for Mujoco — Mujoco 에서 REINFORCE 로 훈련.
- Speeding up A2C Training with Vector Envs — 벡터 환경으로 A2C 훈련 가속.
기본 흐름: gym.make() 로 환경 생성 → reset() → step(action) 반복 → 종료 시 reset(). 환경 제공 커리큘럼과 예제 코드로 RL 알고리즘을 직접 구현해 볼 수 있습니다.