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Pere

Curso intermedio de ML-Agents

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Bueno, 

 

Después del curso de Introducción a los ML-Agents: 

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He empezado otro que trata temas más en profundidad, pero no me atrevo a llamar avanzado. No tan solo intentare tocar cosas nuevas sinó tocar mas en profundidad algunas de las vistas en el curso de iniciación, como la configuración del fichero .yaml y su importancia. Por ahora cuenta tan solo con lecciones: 

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    . En este explico como afectan las modificaciones del fichero de configuración al proceso de aprendizaje de los ML-Agents, intentado explicar para que se usa cada uno de los parámetros del fichero, pero dando más una explicación practica, que teórica, aunque sin dejar todo del lado esta segunda. La intención ha sido coger un proyecto sencillo y modificar el proceso de aprendizaje usando tan solo la configuración de este fichero, sin modificar el script o los permisos / castigos que recibe el agente. 
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      Con el mismo proyecto, con un fichero .yaml ya optimizado en el apartado anterior, vemos cómo afecta el uso de Imitation Learning en el proceso de aprendizaje. Se da una explicación de lo que es el Imitation Learning y se explica cómo usarlo, crear los ficheros .demo y modificar de nuevo el .yaml para que acepte los ficheros creados como entrada. 

No todas las lecciones van a tener vídeo, y posiblemente la explicación de texto sea bastante más importante que en el primer curso. 

El primer vídeo es el que acompaña a la lección de Imitatión Learning: 

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El proyecto esta disponible en la página del curso: 

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No creo que consiga un ritmo de publicación de lecciones muy grande, ya que cada tema lleva mucho tiempo. Cada modificación del script, de los premios, del fichero .yaml necesita de un proceso de aprendizaje para ver como afectan las modificaciones, algunos se pueden descartar en los primeros minutos, pero otros necesitan de un tiempo de ejecución nada despreciable. Para crear estas dos lecciones habré ejecutado entre 100 y 150 procesos de aprendizaje, que posiblemente sumen más de 80 horas, tan solo para poder ver cómo cuadrar la teoría con la practica. 

Los ML-Agents son un mundo que esta casi más cerca del Machine Learning que del desarrollo de juegos, pero creo que ya podemos usarlo para crear NPC's que aparezcan en nuestros juegos.... o bueno, en vuestros juego, por que yo si estudio y hago vídeos no hago juegos 😞

 

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