Learn Unity ML - Agents - Fundamentals of Unity Machine Learning
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing 2018-06, 2018
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-UniChiron Media
Vendeur AbeBooks depuis 2 août 2010
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N° de réf. du vendeur 6666-IUK-9781789138139
- Titre
- Learn Unity ML - Agents - Fundamentals of Unity Machine Learning
- Auteur
- Lanham, Micheal
- Éditeur
- Packt Publishing 2018-06
- Année de publication
- 2018
- État de l'article
- New
- Reliure
- PF
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1789138132
- ISBN à 13 chiffres
- 9781789138139
Transform games into environments using machine learning and Deep learning with Tensorflow, Keras, and Unity
Key Features
- Learn how to apply core machine learning concepts to your games with Unity
- Learn the Fundamentals of Reinforcement Learning and Q-Learning and apply them to your games
- Learn How to build multiple asynchronous agents and run them in a training scenario
Book Description
Unity Machine Learning agents allow researchers and developers to create games and simulations using the Unity Editor, which serves as an environment where intelligent agents can be trained with machine learning methods through a simple-to-use Python API.
This book takes you from the basics of Reinforcement and Q Learning to building Deep Recurrent Q-Network agents that cooperate or compete in a multi-agent ecosystem. You will start with the basics of Reinforcement Learning and how to apply it to problems. Then you will learn how to build self-learning advanced neural networks with Python and Keras/TensorFlow. From there you move o n to more advanced training scenarios where you will learn further innovative ways to train your network with A3C, imitation, and curriculum learning models. By the end of the book, you will have learned how to build more complex environments by building a cooperative and competitive multi-agent ecosystem.
What you will learn
- Develop Reinforcement and Deep Reinforcement Learning for games.
- Understand complex and advanced concepts of reinforcement learning and neural networks
- Explore various training strategies for cooperative and competitive agent development
- Adapt the basic script components of Academy, Agent, and Brain to be used with Q Learning.
- Enhance the Q Learning model with improved training strategies such as Greedy-Epsilon exploration
- Implement a simple NN with Keras and use it as an external brain in Unity
- Understand how to add LTSM blocks to an existing DQN
- Build multiple asynchronous agents and run them in a training scenario
Who This Book Is For
This book is intended for developers with an interest in using Machine learning algorithms to develop better games and simulations with Unity.
Table of Contents
- Introducing Machine Learning & ML-Agents
- The Bandit and Reinforcement Learning
- Deep Reinforcement Learning with Python
- Adding Agent Exploration and Memory
- Playing the Game
- Terrarium Revisited – Building A Multi-Agent Ecosystem
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Chiron Media
Wallingford, Royaume-Uni
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Informations concernant le droit de rétractation
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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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Exceptions au droit de rétractation
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