MachineLearningRoguelike
1.0.0
เกม Roguelike ขนาดเล็กที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อขับเคลื่อนเอนทิตี ทั้งผู้เล่นและศัตรูคือตัวแทน ML และการสาธิตเป็นสนามเด็กเล่นที่ดีในการทดสอบ Machine Learning ในสภาพแวดล้อมของเกมจริง มีฉากสำหรับการฝึกอบรมโดยเฉพาะ เพื่อสาธิตวิธีฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างจากที่เกมกำลังจะเกิดขึ้น การสาธิตนี้ยังนำเสนอการใช้ Cinemachine สำหรับ 2D และ Tilemap
เดิมใช้ในการเจรจา Codemotion (มิลาน) และ DevGAMM (มินสค์) โดย Ciro Continisio และ Alessia Nigretti
วัตถุประสงค์
โปรเจ็กต์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสาธิตการใช้งานจริงของ Machine Learning Agents ในเกมจริง
คำแนะนำการใช้งาน
โปรดทราบว่าโปรเจ็กต์นี้ใช้ v0.2.1d ของ Unity ML-Agents
หากต้องการทดลองใช้โปรเจ็กต์ คุณต้องเพิ่มปลั๊กอิน Tensorflow Sharp ลงในโฟลเดอร์ Assets ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีตั้งค่า Tensorflow Sharp Support มีให้ที่นี่
เพื่อให้สามารถฝึกอบรมตัวแทนได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง Python API ในระบบของคุณแล้ว นี่คือคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการทำ จากนั้น เพิ่มโฟลเดอร์ Python จากพื้นที่เก็บข้อมูล Machine Learning Agents ไปยังโปรเจ็กต์ (นอกโฟลเดอร์ Assets)
โปรดดูวิกิ Machine Learning Agents สำหรับคำแนะนำเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าโปรเจ็กต์สำหรับการฝึกอบรมภายนอก
วัสดุพิเศษ
ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการสร้างโครงการนี้มีอยู่ในโพสต์บล็อก
สไลด์: ลิงค์
วิดีโอพูดคุย: ลิงค์
ข้อกำหนดซอฟต์แวร์
จำเป็น: Unity 2017.2 หรือเวอร์ชันที่ใหม่กว่า
ข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์
จำเป็น: คอมพิวเตอร์เครื่องใดก็ได้ (Win หรือ Mac)
เจ้าของและผู้พัฒนาที่รับผิดชอบ
เจ้าของ: Alessia Nigretti ([email protected]), Ciro Continisio ([email protected]) กราฟิกต้นฉบับ: Michele "Buch" Bucelli บน OpenGameArt ภายใต้ใบอนุญาต CC0
บันทึกการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ
