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機械学習

弊社は、機械学習の持つ世界を変えるほどのインパクトを研究者と開発者の双方に最大限お伝えしたいと考えています。弊社のUnityプラットフォームと組み合わせた機械学習のツールで、イノベーションを推進しましょう。Unity は機械学習コミュニティのさらなる強化を目指してフォーラムを開設し、これを研究者と開発者が情報交換、プロジェクト共有、相互サポートを行い、この分野の発展を推し進めるための場として提供しています。

機械学習の分野でUnityが何をしようとしているかを学びましょう。

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AIの本当の潜在能力を理解する

Unity ML-Agentsは、新世代のロボット、ゲームをはじめさまざまな分野において、迅速かつ効率的に新しいAIアルゴリズムの開発を行い、テストする柔軟な方法を提供します。

Dr. Danny Lange、Unity TechnologiesのAIおよび機械学習分野担当役員。元Uber、Amazonの機械学習分野開発リーダー

Unity Machine Learning Agentsベータ版

Unity初の機械学習製品「Machine Learning Agents」では、シンプルなPython APIを使って強化学習と進化的手法による知的エージェントの訓練を行えます。この製品でできることは:

  • 学術研究者が視覚的コンテンツとリアルな物理から複雑な行動を研究する
  • 産業および企業の研究者が、ロボティクス、自動運転、他の産業用アプリケーションなどの大規模な並列処理の訓練環境を実装する
  • ゲーム開発者が複数エージェントを使ったゲームの動的難易度調整などの課題に取り組む
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Unity Machine Learningのエンジニア、Arthur Juliani氏が機械学習エージェントの背景知識とその潜在能力について語ります。

ML-Agents Community Challenge Winners

それぞれのエージェントには価値評価があり、エージェントの行動に対して報酬を受け取ることができます。 右のエージェントがボールを逃した場合、エピソードがすぐに終了し追加の報酬が得られないと予測できるので価値評価はゼロに降下します。

報酬関数

Unity ML-Agentsを使うと、エージェント、ブレイン、報酬のつながり方に応じて、さまざまな訓練のシナリオが可能です。Unity ML-Agentsの学習環境には、シングルエージェント(Single Agent)、同時型シングルエージェント(Simultaneous Single Agent)、協調的および競争的マルチエージェント(Cooperative&Competitive Multi-Agent)、エコシステム(Ecosystem)が含まれます。

このテニスの例は、敵対的セルフプレイ(Adversarial Self-Play)における報酬関数を示しています。1つのブレインにリンクされた逆報酬関数を持つ2つの対話エージェントを配置しています。2人用ゲームにおいて、敵対的セルフプレイによってエージェントはますます力をつけて、常に実力伯仲した相手ーエージェントそれ自身ーと対戦します。

ブログ記事

Unityにあなたの夢を叶える仕事はありますか?

Unityは、開発者がゲームや没入感のあるエクスペリエンスを作り出し、生産性をより向上させ、そして複数のプラットフォームで何百万ものユーザーとつながることができるようなツールを提供することで、ゲーム開発を民主化します。Unityエンジンは全世界、30億近いのデバイスで動いています。

弊社は現在、Unityデベロッパーのための次世代機械学習プラットフォームを構築するための優秀なエンジニアを探しています。一流のエンジニアと研究者が集うチームと密に連携し、機械学習とAIをUnityのために、ひいては世界全体のために活用していくお手伝いをしてください。

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