(엘파고와는 다른 프로젝트입니다)


이 라이브러리는 두 가지 기능을 지원합니다.
- python으로 구현한 엘릭서 시뮬레이션
- 엘릭서 추천을 강화학습으로 학습하는 모델 및 학습 코드

DQN 기반으로 구성되었으며, 최대 성능은 5/3엘릭서 기준 달성률 2.65%를 기록했습니다. 이는 현재 웹으로 서비스되고 있는 엘파고와 비교할때 더 높은 성능은 아니나, 크게 뒤쳐지는 수치는 아닙니다.

시간상의 이슈로 기능적으로 부족한 점이 많으나, 딥러닝 기반 모델이기에 여러 옵션에서의 학습을 추가하기 쉬워 활용점이 많을 것으로 기대했습니다.

딥러닝으로 엘릭서 모델을 학습해보고 싶으신 분이나, python으로 엘릭서 관련 프로그램을 작성해보고 싶으신 분들에게 도움이 되리라 생각합니다.


+ 코드 최적화가 잘 되어있지는 않아 학습 속도가 느릴 수 있습니다.