ml-agents
El Toolkit de Agentes de Aprendizaje Automático de Unity (ML-Agents) es un proyecto de código abierto que permite a juegos y simulaciones servir como entornos para entrenar agentes inteligentes utilizando aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje por imitación.
Entrena personajes inteligentes en juegos utilizando simulaciones y técnicas de aprendizaje automático.
Del README
- 17+ example Unity environments
- Support for multiple environment configurations and training scenarios
- Flexible Unity SDK that can be integrated into your game or custom Unity scene
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasEl Toolkit de Agentes de Aprendizaje Automático de Unity (ML-Agents) es un proyecto de código abierto que permite a juegos y simulaciones servir como entornos para entrenar agentes inteligentes utilizando aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje por imitación.
ml-agents tiene 19.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 4.5k veces. ml-agents está escrito principalmente en C#. Se desarrolla activamente desde 2017. Sus temas principales son: deep-learning, deep-reinforcement-learning, machine-learning, neural-networks.
¿Qué es ml-agents?
El Toolkit de Agentes de Aprendizaje Automático de Unity (ML-Agents) es un proyecto de código abierto que permite a juegos y simulaciones servir como entornos para entrenar agentes inteligentes utilizando aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje por imitación.
¿ml-agents es de código abierto?
ml-agents es un proyecto de código abierto.
¿ml-agents es gratis?
Sí. ml-agents es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿En qué lenguaje está escrito ml-agents?
ml-agents está escrito principalmente en C#.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/unity-technologies-ml-agents.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.