「強化学習ちょっとさわり始めたけどgym以外の環境がほしい」というレベルの人が全体像を知るのに最適。強化学習の細かい説明はあんまりない。ちょっとターゲットが狭いかな(*'∀｀)
unity2017>2018、agents0.4>v0.5でそこそこ変わっているので今の環境だと本の通りに動かない。実際に遊ぶときは公式読みながら進める必要あり。
Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング 単行本 – 2018/8/3
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商品の説明
内容紹介
ディープラーニング(深層学習)でキャラクターを強くする!
Unity界でいま最もホットな話題「Unity ML-Agents」をステップ・バイ・ステップで学べる1冊!
最新版「V0.4」対応
※本書のPDF版を「ワークス オンラインブックストア」にて発売中!
●本書で解説する主要キーワード●
強化学習、模倣学習、カリキュラム学習、Recurrent Neural Network(RNN)、Intrinsic Curiosity Module(ICM)
TensorFlow、TensorBoard、Jupyter Notebook、AWSによるクラウド学習、Python APIによる独自の学習用スクリプト
ゲーム制作で、機械学習・強化学習を活用するための最初の一歩!
「Unity ML-Agents」(Unity Machine Learning Agents)は、Unityで「機械学習」の学習環境を構築するためのフレームワークです。これにより、キャラクターの動きをコーディングすることなく、強化学習を行わせることで、キャラクターの動作の最適化を行うことができます。
本書は、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法などの基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、クラウド学習などの応用事例やTIPSも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。
●本書の特徴●
・「強化学習」「模倣学習」「カリキュラム学習」の仕組みと「Unity ML-Agents」の基礎、そして多くのゲームに応用できる学習シナリオを理解できます。
・サンプルゲームを使った学習環境の構築と推論モデルの実行方法をステップ・バイ・ステップで解説しています。学習環境には、「Python」とGoogleの「TensorFlow」を利用しますが、「Unity ML-Agents」ではPythonの知識は必要ありません。
・Unity ML-Agentsの付属するサンプルは、バリエーションが豊富で、自作ゲームの学習環境を構築する際にも、たいへん参考になります。これらの付属サンプルの詳細を解説しています。
・オリジナルのゲームを1から作成し、Unity ML-Agentsの主要オブジェクト「Agent」「Brain」「Academy」のコーディングと最適な「報酬」(Reward)の与え方を学べます。
・Unity ML-Agentsでは、AWS(Amazon Web Services)を利用した「クラウド学習」も可能です。また「Python API」を使って、ゲームに最適化した学習用スクリプトを作成することもできます。これらの応用例についても紹介します。
内容（「BOOK」データベースより）
「Unity ML‐Agents」(Unity Machine Learning Agents)は、Unityで「機械学習」の学習環境を構築するためのフレームワークです。これにより、キャラクターの動きをコーディングすることなく、強化学習を行わせることで、キャラクターの動作の最適化を行うことができます。本書は、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法などの基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、クラウド学習などの応用事例やTIPSも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。
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