ml-agents
Le Toolkit Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) est un projet open-source qui permet aux jeux et simulations de servir d'environnements pour former des agents intelligents en utilisant l'apprentissage par renforcement profond et l'apprentissage par imitation.
Entraînez des personnages intelligents dans des jeux en utilisant des simulations et des techniques d'apprentissage automatique.
Depuis le 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
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentLe Toolkit Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) est un projet open-source qui permet aux jeux et simulations de servir d'environnements pour former des agents intelligents en utilisant l'apprentissage par renforcement profond et l'apprentissage par imitation.
ml-agents compte 19.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 4.5k fois. ml-agents est écrit principalement en C#. Il est développé activement depuis 2017. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, deep-reinforcement-learning, machine-learning, neural-networks.
Qu'est-ce que ml-agents ?
Le Toolkit Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) est un projet open-source qui permet aux jeux et simulations de servir d'environnements pour former des agents intelligents en utilisant l'apprentissage par renforcement profond et l'apprentissage par imitation.
ml-agents est-il open source ?
ml-agents est un projet open source.
ml-agents est-il gratuit ?
Oui. ml-agents est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Dans quel langage ml-agents est-il écrit ?
ml-agents est écrit principalement en C#.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/unity-technologies-ml-agents.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.