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Machine Learning, o aprendizaje automático o de máquinas

En Unity, tenemos como objetivo maximizar el impacto transformador de Machine Learning tanto para los investigadores como para los desarrolladores. Nuestras herramientas de Machine Learning, en combinación con la plataforma de Unity, promueven la innovación. Para fortalecer aún más la comunidad Machine Learning, ofrecemos un foro en el que los investigadores y desarrolladores pueden intercambiar información, compartir proyectos y brindarse apoyo mutuo para lograr avances en el campo.

Descubre en qué está Unity en el área de Machine Learning.

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Comprender el verdadero potencial de la IA

ML-Agents de Unity ofrece una forma flexible de desarrollar y probar nuevos algoritmos de IA de manera rápida y eficiente en una nueva generación de robótica, juegos y mucho más.

Dr. Danny Lange, VP de IA y Machine Learning de Unity Technologies, exjefe de Machine Learning en Uber y Amazon.

Agentes de Unity Machine Learning beta

Unity Machine Learning Agents, la primera oferta de productos de machine learning o aprendizaje automático o de máquinas, capacita a agentes inteligentes con métodos que refuerzan su aprendizaje y de enfoque evolutivo a través de una sencilla Python API, que hace posible lo siguiente:

  • Los investigadores académicos estudian los comportamientos complejos del contenido visual y la física realista
  • Los investigadores industriales y corporativos implementan programas de capacitación paralelos a gran escala para robótica, vehículos autónomos y otras aplicaciones industriales.
  • Los desarrolladores de juegos afrontan retos como el uso de agentes para ajustar el nivel de dificultad de un juego de manera dinámica
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Arthur Juliani, Ingeniero de Machine Learning (Aprendizaje Automático) de Unity, habla sobre los antecedentes y el potencial de los agentes del Machine Learning.

ML-Agents Community Challenge Winners

Para cada agente hay un cálculo de valor, que se corresponde con la expectativa de recompensa futura que tiene el agente. Cuando el agente correcto pierde la pelota, el cálculo de valor cae a cero, ya que espera que el episodio termine pronto, por lo que no hay ninguna recompensa adicional.

La función de recompensas

Con los Agentes ML de Unity, se abre la posibilidad de diversos escenarios de entrenamiento, dependiendo de la forma en que se conectan los agentes, cerebros y recompensas. Algunas de ellas son: Agente Único, Agente Único Simultáneo, Multiagente Cooperativo y Competitivo y Ecosistema.

Este ejemplo del tenis muestra una función de recompensas en un juego de adversarios para un solo jugador. Dos agentes interactivos con funciones de recompensa inversas vinculados a un solo cerebro. En los juegos de dos jugadores, el juego de adversarios para un solo jugador le permite a un agente adquirir cada vez más destrezas, teniendo siempre al oponente perfecto: él mismo.

Del blog

¿Tu trabajo ideal está en Unity?

Unity democratiza el desarrollo de juegos con herramientas que ayudan a los desarrolladores a crear juegos y experiencias inmersivas, a trabajar de forma más productiva y conectarse con millones de usuarios de múltiples plataformas. El motor Unity llega a casi 3 mil millones de dispositivos en todo el mundo.

Actualmente estamos en la búsqueda de ingenieros excepcionales para la creación de la plataforma de Machine Learning de última generación para los desarrolladores de Unity. Trabajando en estrecha colaboración con un equipo estelar de ingenieros y científicos, pondrás a funcionar el Machine Learning y AI para Unity–y para el resto del mundo.

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