Искать

Машинное обучение

Мы, разработчики Unity, стремимся максимально усилить эффективность машинного обучения как для исследователей, так и для разработчиков. Наши инструменты машинного обучения в сочетании с платформой Unity многократно расширяют возможность открыть или создать что-то новое. Для того, чтобы сплотить сообщество интересующихся машинным обучением, мы создали форум, где исследователи и разработчики могут обмениваться опытом, проектами и помогать друг другу.

Будьте в курсе новостей машинного обучения Unity.

Загрузить МО-агенты

Осознайте истинный потенциал ИИ

МО-агенты Unity обеспечивают гибкость, скорость и эффективность разработки и тестирования новых алгоритмов ИИ для нового поколения роботов, игр и многого другого.

Доктор Дэнни Ланж, вице-президент подразделения ИИ и машинного обучения в Unity Technologies, бывший глава подразделения машинного обучения Uber и Amazon.

Бета-версия Unity Machine Learning Agents

Unity Machine Learning Agents, первый из продуктов Unity в области машинного обучения, обучает агенты с помощью простого API на Python. Используется методика обучения с подкреплением, а также другие эволюционные методы.

  • Академические исследователи получают возможность изучать сложное поведение по визуальному контенту и реалистичной физике.
  • Исследователи в коммерческой сфере могут реализовать крупномасштабное параллельное обучение для роботов, автономных устройств и других приложений.
  • У разработчиков игр появляется инструмент реагирования на изменения, например, путем использования агентов для динамической подстройки уровня сложности в игре.
Загрузить МО-агенты
Артур Джулиани, архитектор машинного обучения в Unity, рассказывает об истории развития и о потенциале агентов машинного обучения.

ML-Agents Community Challenge Winners

У каждого агента есть оценка выгоды, соответствующая его ожиданиям относительно будущего вознаграждения. Если агенту не удается выполнить задачу, то оценка выгоды падает до нуля, поскольку агент ожидает завершения эпизода без награды.

Функция вознаграждений

Используя МО-агенты Unity, можно реализовать множество сценариев обучения в зависимости от сочетания агентов, а также алгоритмов принятия решений и вознаграждений. В состав комплекта входят одиночный агент, одновременный одиночный агент, кооперативный и конкурентный мультиагент, а также экосистема.

Данный пример игры в теннис показывает функцию вознаграждений за игру с самим собой. Два взаимодействующих агента с обратными функциями вознаграждений подключены к одному и тому же мозгу, постепенно развиваются, при этом играя с идеальным оппонентом: с самим собой.

Из блога

Ваша мечта — работать в Unity?

Unity делает инструменты для игровой разработки доступнее. Мы помогаем разработчикам создавать игры и увлекательные миры, увеличивать свою производительность и общаться с миллионами пользователей на разных платформах. Приложения на Unity используются почти на 3 миллиардах устройств по всему миру.

Мы ищем талантливых инженеров, с которыми мы создадим новое поколение платформы машинного обучения для разработчиков на Unity. Работая со звездной командой инженеров и ученых, вы будете заниматься реализацией ИИ для Unity и для всего мира.

Открытые вакансии по машинному обучению

Узнайте об открытых вакансиях по машинному обучению.

Просмотреть вакансии

Не нашли подходящей вакансии?

Можете подать заявку самостоятельно.

Подать заявку

Присоединиться к Unity Machine Learning на Unity Connect

Присоединяйтесь к нам
Согласен

Мы используем cookie-файлы, чтобы вам было удобнее работать с нашим веб-сайтом. Чтобы узнать больше, щелкните здесь.