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머신 러닝 5부 - 욜로 딥러닝을 이용한 매이플 오토룬 풀기.

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엔지엠소프트웨어

엔지엠 매크로는 복잡한 반복작업을 자동화할 수 있습니다. PC 게임, 모바일 게임을 최적으로 지원하며 모든 PC 프로그램 및 업무에 적용할 수 있습니다.

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안녕하세요. 엔지엠소프트웨어입니다. 1~4부까지 텐서플로우를 이용해서 메이플 룬을 학습시키고, 룬이 어느 방향인지 인식하려고 했습니다. 이 글을 연재 형식으로 작성할 때까지만 해도 욜로 딥러닝을 모르고 있었는데요. 텐서플로우로 복잡하게 학습하고 스크립트를 작성하는 것보다 욜로가 훨씬 쉽고 퍼포먼스가 좋다는 것을 알게 되었습니다. 그래서, GPU로 원할하게 동작하는 욜로 액션을 사용하시기를 추천드립니다^^

 

 

매이플 오토룬을 테스트한 욜로 학습 모델은 홈페이지에 공유되어 있습니다. [ 사냥룬 학습 모델 ], [ 채집룬 학습 모델 ]은 학습 용도로만 사용하시기 바랍니다. 정작 중요한 내용을 빼먹었네요. 이미 학습된 모델을 가지고 있더라도 스크립트를 제작하는데 많은 어려움이 발생할겁니다. 기초적인 내용부터 하나씩 학습해 나가야 하고, 모델을 업그레이드하려면 기본적인 환경 구축과 학습 방법은 알고 있어야 합니다.

[ 다크넷 욜로 학습 환경 만들기 ]

 

개발자가 아닌 일반인이 딥러닝 환경을 구축하고, 모델을 학습하기는 쉽지 않습니다. 그래서~ 이미 다 만들어놨습니다. [ 여기 ]에서 욜로 데이타셋을 만드는 프로그램을 다운로드 하세요. 그리고, [ 욜로 데이타셋 만들기 ]를 참고해서 이미지들을 데이타셋으로 만듭니다. 이 작업이 완료되면 데이타셋과 이미지로 학습 모델을 만들어야 합니다. 학습 모델을 만드는 프로그램은 [ 여기 ]에서 다운로드 하세요. 데이타셋을 학습하는 방법은 [ 여기 ] 글을 참고하세요.


[ 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 기초 학습 강좌 보기 ]

 

원본 글 보기

http://ngmsoftware.com/bbs/board.php?bo_table=tip_and_tech 

 

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