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🤖 머신러닝 여름학교 가이드

TF-Agents: 컨텍스추얼 밴딧 및 강화 학습을 위한 안정적이고 확장 가능하며 사용하기 쉬운 TensorFlow 라이브러리

딥러닝 및 심층 강화학습 연구 논문과 일부 코드

강화학습 및 로보틱스 연구를 위한 MuJoCo-Warp 기반의 Isaac Lab API

접촉이 많은 환경에서 물리적 AI 연구 및 배포를 위한 완전 오픈 소스 휴머노이드 팔입니다.

하이퍼파라미터 최적화와 사전 학습된 에이전트가 포함된 Stable Baselines3 강화 학습 에이전트용 학습 프레임워크.

100줄의 코드로 구현한 논문들

MuZero

TensorFlow에 대한 쉽고 포괄적인 튜토리얼

인공지능의 대중화를 목표로 하며 고평가된 Y Combinator 스타트업에 대한 무료 오픈소스 대안을 제공하도록 설계된 엔터프라이즈급 AI 에이전트 라이브러리

RAGEN은 강화 학습을 활용하여 상호작용적이고 확률적인 환경에서 LLM 추론 에이전트를 학습시킵니다.

JAX에서의 몬테카를로 트리 탐색

PPO x Family DRL 튜토리얼 코스(의사결정 지능 입문 공개강좌: 알고리즘 이론 정리, 코드 로직 이해, 의사결정 AI 응용 실습을 돕는 8개의 강좌)

산업용 검색, 추천, 광고를 위한 유용한 Deep Learning 논문 모음. 임베딩, 매칭, 사전 순위화, 순위화, 사후 순위화, 관련성, LLM 및 RL에 초점을 맞춥니다.

robosuite: 로봇 학습을 위한 모듈형 시뮬레이션 프레임워크 및 벤치마크

추론 LLM 관련 Awesome 튜토리얼/서베이/가이드 모음

강화학습 입문서(Reinforcement Learning: An Introduction) 솔루션

인간의 선호도에 맞춰 언어 모델을 파인튜닝하기 위한 모듈식 RL 라이브러리

가장 단순하고 유연하며 포괄적인 OpenAI Gym 트레이딩 환경입니다 (OpenAI Gym 승인).

PyTorch를 이용한 클리핑된 목적 함수 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 최소 구현

ProtoMotions는 물리 기반 시뮬레이션 디지털 휴먼 및 휴머노이드 로봇 학습을 위한 GPU 가속 시뮬레이션 및 학습 프레임워크입니다.

ICCV2019 - 모델 기반 심층 강화학습을 이용한 페인팅 학습

심층 강화학습: 제로부터 히어로까지!

제어기 학습을 위한 경량 모션 모방 메서드 모음.

verl-agent는 RL을 통한 LLM/VLM 에이전트 학습을 위해 설계된 veRL의 확장입니다. 또한 'Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training' 논문의 공식 코드입니다.

추천, 광고, 검색 분야의 산업계 고전 및 최신 논문 모음입니다.

쿼드콥터 제어의 단일 및 다중 에이전트 강화 학습을 위한 PyBullet Gymnasium 환경입니다.

[RSS 2025] "ASAP: 민첩한 휴머노이드 전신 기술 학습을 위한 시뮬레이션 및 현실 세계 물리 정렬"

DIAMOND(DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams)는 디퓨전 월드 모델로 학습된 강화학습 에이전트입니다. NeurIPS 2024 Spotlight 선정.

1993년 작 게임 Doom을 기반으로 한 강화 학습 환경 :godmode: