MachineLearningRoguelike
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Un pequeño juego de Roguelike que utiliza Machine Learning para potenciar sus entidades. Tanto el jugador como sus enemigos son agentes de ML, y la demostración es un buen campo de juego para probar el aprendizaje automático en un entorno de juego real. Se incluye una escena específica de entrenamiento, para demostrar cómo entrenar a los agentes en un entorno diferente al que se desarrollará el juego. Esta demostración también incluye el uso de Cinemachine para 2D y Tilemap.
Utilizado originalmente en las charlas de Codemotion (Milán) y DevGAMM (Minsk) por Ciro Continisio y Alessia Nigretti.
Objetivo
Este proyecto tiene como objetivo demostrar una aplicación práctica de los agentes de aprendizaje automático en un juego real.
Instrucciones de uso
Tenga en cuenta que este proyecto utiliza la versión 0.2.1d de Unity ML-Agents.
Para probar el proyecto, debe agregar el complemento Tensorflow Sharp a su carpeta Activos. Aquí se proporciona más información sobre cómo configurar el soporte de Tensorflow Sharp.
Para poder capacitar a los agentes, asegúrese de que la API de Python esté instalada en su sistema. Esta es una guía sobre cómo hacerlo. Luego, agregue la carpeta Python del repositorio de Machine Learning Agents al proyecto (fuera de la carpeta Activos).
Consulte la wiki de Machine Learning Agents para obtener más instrucciones sobre cómo configurar el proyecto para capacitación externa.
Materiales adicionales
La información sobre cómo se creó este proyecto está disponible en la publicación del blog.
Diapositivas: Enlace.
Vídeo de charla: Enlace.
Requisitos de software
Requerido: Unity 2017.2 o versión posterior
Requisitos de hardware
Requerido: Cualquier computadora (Win o Mac)
Propietario y desarrolladores responsables
Propietarios: Alessia Nigretti ([email protected]), Ciro Continisio ([email protected]) Gráficos originales: Michele "Buch" Bucelli en OpenGameArt bajo licencia CC0
Registro de cambios importantes
