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머신 러닝

Unity는 연구자나 개발자 모두에게 똑같이 머신 러닝의 혁신적인 효과를 극대화하고자 합니다. Unity의 머신 러닝 도구는 Unity 플랫폼과 결합되어 혁신 효과를 상승시킵니다. 머신 러닝 커뮤니티를 강화하기 위해 Unity는 연구자와 개발자가 정보를 교환하고, 프로젝트를 공유하고, 머신 러닝 분야의 발전을 위해 서로를 지원하는 포럼을 제공합니다.

Unity가 머신 러닝 학습 분야를 위해 어떤 일을 하고 있는지 알아보세요.

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AI의 진정한 잠재력 이해

Unity ML-Agents는 새로운 AI 알고리즘을 로봇 공학, 게임 등 차세대 부문 전체에서 빠르고 효율적으로 개발 및 테스트하는 유연한 방법을 제공합니다.

Dr. Danny Lange, Unity Technologies의 AI 및 기계 학습 부사장, Uber 및 Amazon의 전 머신 러닝 책임자

Unity 머신 러닝 에이전트 베타

Unity의 첫 머신 러닝 제품인 Unity 머신 러닝 에이전트는 간단한 Python API로 인텔리전트 에이전트에 강화 학습과 혁신적 방법을 가르치며 이를 통해 다음이 가능해집니다.

  • 학계 연구자는 시각적 콘텐츠와 현실적 물리로 복잡한 행동을 연구할 수 있습니다.
  • 산업 및 기업 연구자는 로봇 공학, 자동 차량, 기타 산업 애플리케이션에 대규모 병렬 교육 시스템을 실행할 수 있습니다.
  • 게임 개발자는 동적으로 게임의 난이도를 조절하는 에이전트를 사용하는 등 여러 가지 문제를 해결할 수 있습니다.
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Unity 기계 학습 엔지니어 Arthur Juliani가 머신 러닝 에이전트의 배경과 잠재력에 대해 이야기합니다.
각 에이전트보다 중요한 것은 각 에이전트가 앞으로 어떤 가치를 지닐 것인지를 판단하는 추정치입니다. 정확한 에이전트를 맞추지 못하면 에피소드가 곧 끝나고 추가 보상을 받지 못하기 때문에 추정치가 0으로 떨어집니다.

보상 기능

Unity ML-Agents으로 에이전트, 브레인, 보상을 어떻게 연결했느냐에 따라 다양한 교육 시나리오가 가능합니다. 여기에는 단일 에이전트, 동시 단일 에이전트, 협력 및 경쟁 멀티 에이전트, 생태계가 포함됩니다.

이 테니스 예는 Adversarial Self-Play 보상 기능을 보여줍니다. 인버스 보상 기능이 있는 2개의 상호작용 에이전트가 단일 브레인에 연결되어 있습니다. 2인용 게임에서 Adversarial Self-Play는 에이전트가 기술을 축적하면서 완벽하게 상대에게 맞설 수 있게 합니다.

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Unity는 개발자가 게임과 몰입형 경험을 만들고, 생산성을 높이고, 여러 플랫폼에서 수백만의 사용자를 연결하는 도구로 게임 개발 산업의 문턱을 낮추고 있습니다. Unity 엔진은 전 세계적으로 거의 30억 개의 기기에서 사둉되고 있습니다.

현재 Unity는 Unity 개발자를 위한 차세대 머신 러닝 플랫폼을 구성할 우수 엔지니어를 찾고 있습니다. 무수히 많은 엔지니어와 과학자 팀과 밀접하게 협력하면서 머신 러닝과 AI가 Unity와 인류를 위해 공헌할 수 있게 하는 작업을 하게 됩니다.

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