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Unity MLトレーニング学習環境構築（初級編）part3
０．はじめに本記事では、「ml-agents-release_3(2020年6月10日発売)」のリリースを使って、Unityで "ボール（Agent）" が "ボックス（Target）" を追いかけるトレーニング環境を、全３回に渡って構築していきます。
第３回は、トレーニングと推論です。
１．Trainer Config YAML
トレーニング用のハイパーパラメータは、"mlagents-lea
Unity MLトレーニング学習環境構築（初級編）part2
０．はじめに本記事では、「ml-agents-release_3(2020年6月10日発売)」のリリースを使って、Unityで "ボール（Agent）" が "ボックス（Target）" を追いかけるトレーニング環境を、全3回に渡って構築していきます。
第2回は、シーンの構築です。
１．フィールド（plane）の作成（１）ヒエラルキーウィンドウの「＋マーク」より「3D Object → Plan
Unity MLトレーニング学習環境構築（初級編）part1
０．はじめに本記事では、「ml-agents-release_3(2020年6月10日発売)」のリリースを使って、Unityで "ボール（Agent）" が "ボックス（Target）" を追いかけるトレーニング環境を、全3回に渡って構築していきます。
第1回は、AnacondaとUnityの環境構築です。
注意：
主に手順だけを示しますので、より具体的な解説は下記のサイトより
https://
Unity『Puppo, The Corgi』 を試して分かったこと
０．はじめに今回は、ある講座で知りました「npakaさん」の記事で紹介されていた『Puppo, The Corgi』を試しました。しかし、今までやってきたようにやると失敗することがあったので、今回はその失敗した箇所についてまとめていきます。
一応、簡単に私が行ってきた「Anaconda」での操作を載せておきます。Unityについては、「npakaさん」の記事を参考にしてください。
※Unityは、
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」まとめ（おまけ）
０．はじめにここでは、Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」で扱ってきたソフトのダウンロードページやプログラム等のデータのまとめです。
長いですが、プログラムの中身を載せてあります。自分で作ったプログラムと見比べたり、ダウンロードして差し替えたり、自由に活用していただけたらと思います。
１．ソフトウェア・Unity
・Anaconda
・ML-Agents(var 0.
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part6
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第６回（最終回）は、トレーニングと推論です。
１．Trainer Config YAML（１）trainer_config.yamlの設定
①メモ帳を開く
②「ファイル → 開く」から、「ユーザー名 → UnityPenguin → m
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part5
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第５回は、Scene構成です。
１．赤ちゃんペンギンのPrefabを作成（１）プロジェクトウィンドウの"Penguin"内にある「Prefabs」フォルダーから『BabyPenguin』をダブルクリックし、編集画面にする。以降、インスペ
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part4
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第４回は、コードの記述（後半）です。
※第３回の続きとして話を進めていきます。
※赤ちゃんペンギンに魚をあげる表現で「吐き出す」とあります。これは、Regurgitateの意味からきており、よく逆流と翻訳されますが、魚を逆流という表現もや
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part3
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第３回は、コードの記述（前半）です。
１．C#スクリプトの作成注意：
スクリプト作成時に名前を付けますが、ファイル名とプログラム内の名前が一致していないとエラーになります。対処方は次の２つです。
・間違った名前のファイルを削除し、正しく
![ML-Agent[0.13.1]を使った強化学習の環境構築](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/25535153/rectangle_large_type_2_8c0e1e8c6a42a51f1f65c4b663596593.png?width=800)
ML-Agent[0.13.1]を使った強化学習の環境構築
０．はじめに近年、第三次AIブームが到来し、画像認識（パターン認識）などにおいて、人口知能はより身近な存在となってきました。
本記事では、人工知能の中でも機械学習（強化学習）を身近に感じてもらうために、Unityを使った導入方法を紹介します。
なお、UnityとAnacondaは【１．使用したもの】をすでにインストールしているものとして説明をしますので、インストール方法などについては別途サイトをご
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part2
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第２回は、Unityプロジェクトのセットアップです。
第１回がまだの方は、先に済ませてから、この記事を始めてください。
※『ml-agents-0.13.1』にある、「UnitySDK」フォルダーを使うためです
１．プロジェクトの作成と
Unityプロジェクト「ML-Agents:Penguin」part1
０．はじめに本記事では、Unityが無料で提供しているプロジェクト「ML-Agents:Penguin」の制作方法を日本語版にして全６回に分けてやっていきます。
第１回は、ML-AgentsとAnacondaのセットアップです。
補足：
強化学習について触れたことがない人は、私の記事を参考に一度やっておくとスムーズに作業が進むと思います。
１．使用したもの今回も、UnityとAnacondaは【