유니티 머신러닝 예제

이 세션은 ML 에이전트에 대해 배우기 시작하는 데 유용하고 매우 접근 가능한 세션입니다. Unity의 머신 러닝 및 AI 부사장인 대니 랭(Danny Lange)은 AI가 향후 12개월 동안 가져올 가장 흥미로운 발전에 대한 개요를 제공합니다. 그런 다음 ML 에이전트의 수석 엔지니어인 아서 줄리아니(Arthur Juliani)는 Unity의 워크플로우, 플러그인이 Unity 프로젝트와 함께 작동하는 방식, 사용 가능한 현재 교육 방법 및 최신 및 향후 기능에 대해 설명합니다. Unity의 ML 에이전트 플랫폼은 다양한 환경에서 플레이하고 시뮬레이션하는 방법을 배울 수 있는 ML 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 우리가 그렇게 하기 전에, 먼저 gitHub에서 GitHub에서 ML 에이전트 패키지를 당겨 보자. 컴퓨터에서 점프하여 명령 프롬프트 또는 셸 창을 열고 따라가세요: Unity는 학습 및 학습 시나리오의 다양한 측면을 보여 주는 준비된 샘플과 함께 ML 에이전트 패키지를 제공합니다. Unity를 열고 샘플 프로젝트를 로드하고 이 연습을 통해 ML 에이전트가 어떻게 실행되는지 살펴보겠습니다: 현재 베타 버전인 Unity 기계 학습 에이전트 SDK(ML-에이전트)는 게임과 시뮬레이션을 게임및 시뮬레이션이 지능형 에이전트를 교육하기 위한 환경입니다. 에이전트는 간단한 사용 파이썬 API를 통해 강화 학습, 모조 학습, 신경 진화 또는 기타 기계 학습 방법을 사용하여 훈련 할 수 있습니다. SDK를 시작할 수 있는 최신 리소스를 함께 수집했습니다. Unity를 활용하려면 제3자 대신 기계 학습 에이전트를 고수하십시오. 팁 5. 기계 학습 API와 자체 개발 TKs 중에서 선택하십시오: Unity에서 사용할 수 있는 기계 학습 자습서가 #Are? • 기계 학습 엔지니어는 일부 최첨단 알고리즘(예: 강화 학습)을 배포해야 하고 프로젝트에 대한 특정 연구를 수행해야 하는 경우.

그것은 유니티 AI 버전입니다, ml 에이전트와 훈련, 최근 중국의 WeChat 앱에서 인기있는 작은 게임의, 플레이어가 다음 상자에 점프하고 땅에 떨어지지 않도록하는 것을 목표로. AI를 훈련하는 데 2시간밖에 걸리지 만 매우 잘 작동했습니다. Unity Machine Learning es una nueva inteligencia artifucial la cual es bastante sencilla de hacer funcionar, al menos en lo mas basico, despues si se quiere perfeccionar requerira muchas horas ya que tiene infinidad de configuraciones. Ademas la inteligencia 인공 puede parecer previsible por lo que hacerla lo mas humano posible es lo que mas costara. Aun asi, herramienta mas que 필수 불가결 한 파라 아덴트라르스 por primera vez en la inteligencia 인공. 팁 8. 기계 학습 개발에 가장 적합한 전문가를 찾아기계 학습은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되며, 전문가는 지상에서 얇고 수요가 많습니다. 당신은 다음과 같은 기계 학습 전문가가 필요합니다 당신의 의견은 우리에게 큰 거래를 중요. Unity ML 에이전트 툴킷에 대한 여러분의 의견을 들어야만 계속해서 개선하고 성장할 수 있습니다. 몇 분 정도 시간을 내어 알려주십시오. 나는 긴 설치 과정을 싫어하지만, 관련된 많은 다른 기술이 있기 때문에 지금은 피할 수 없다. Unity 기계 학습 에이전트 도구 키트는 파이썬 API를 사용하여 도구 키트에 이미 작성되고 번들로 제공되는 기계 학습 알고리즘의 TensorFlow 구현과 상호 작용합니다.

이러한 기술로 인해 모든 소프트웨어의 올바른 버전과 필요한 파이썬 패키지 및 TensorFlow 라이브러리를 설치해야 합니다.

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