ntasfi/PyGame-Learning-Environment
🏗️ 프레임워크ntasfi
2D 게임 환경에서 AI 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있는 경량 파이썬 강화학습 프레임워크입니다.
PyGame Learning Environment(PLE)는 강화학습(RL) 연구를 위한 전용 인터페이스로, 개발자가 다양한 2D 게임을 에이전트 훈련 환경으로 활용할 수 있게 합니다. 게임 루프를 추상화하여 에이전트가 화면 픽셀이나 게임 상태를 관찰하고, 행동을 수행하며, 보상을 받을 수 있는 깔끔한 API를 제공합니다. 이러한 설계는 심층 강화학습 알고리즘 실험의 진입 장벽을 크게 낮춰줍니다. 이 프레임워크는 모듈화가 잘 되어 있어 사용자 정의 게임 제작 및 인기 RL 라이브러리와의 통합을 지원합니다. 가벼운 특성 덕분에 무거운 게임 엔진의 오버헤드 없이 빠른 반복, 디버깅 및 성능 벤치마킹에 최적입니다. Q-learning, 정책 경사(Policy Gradients), 심층 Q-네트워크(DQN) 등 어떤 알고리즘을 연구하든 PLE는 원활한 에이전트-환경 상호작용을 위한 필수 도구를 제공합니다.
💡하이라이트
- ├─강화학습을 위한 표준화된 인터페이스
- ├─PyGame 기반의 경량화된 통합 환경
- └─사용자 정의 게임 제작 및 확장 지원
🎯대상
- ├─AI 연구원
- └─강화학습 학생