봇이 되기 위한 학습: 슈팅 게임에서의 강화 학습

이 논문은 1인칭 슈터 봇 인공지능에 대한 강화 학습의 적용 가능성을 보여줍니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과의 상호 작용을 통해 문제를 학습하는 기계 학습 기법입니다. Sarsa() 알고리즘은 내비게이션 및 아이템 수집(1)과 전투(2) 작업을 학습하기 위해 1인칭 슈터 봇 컨트롤러에 적용될 것입니다. 결과는 1인칭 슈터 환경에서 강화 학습의 유효성과 다양성을 보여줄 것입니다.