■ 『Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング』

UnityというゲームエンジンとGoogle TensorFlowを用いて3D空間での機械学習を行うUnity ML-Agents を紹介します。『Unityではじめる機械学習・強化学習 Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング』では、Unity社が提供してくれているサンプルを用いてML-Agentsを学習していきます。

（この本が書かれた2018年当時とサンプルのフォルダ構成などが変わっているので、そこに関しては注意が必要ですが基本的には大きな変更はありません。）

Chapter 1：Unity ML-Agents の概要
Chapter 2：3DBallのサンプル（皿回し的なもの）の解説と実行
Chapter 3：Unityを使ったゼロからの学習環境の作り方
Chapter 4：14個のサンプルの解説
　　　　　（テニスゲーム、サッカーゲーム等）
Chapter 5：５つの学習環境の構築
　　　　　（格闘ゲーム、自動運転シミュレーション等）
Chapter 6：Python API とクラウド

順番が交互になっているのですが、
　　Chapter２と４　→　サンプルの解説
　　Chapter３と５　→　自分で学習環境を構築
となっています。

必要な知見

・Unityの基本的な操作（ここ大事！）
・Python（TensorFlowを用いた機械学習）の基本的な知識（ここも大事）

まずは、Unityの操作をしっかり学びましょう。いきなり始めようとすると、Unityの操作でつまづいてしまい、機械学習に到達する前に挫折してしまう可能性が高いです。
幸いなことに、Udemyでは無料のUnity講座が提供されています。ぜひ活用しましょう。

もっと詳しくUnityの勉強法を知りたい方は、ぐるたかさんのブログをご参考に！

大まかな実装の流れは、以下のようになっています。

1. Unityで学習環境を作成する。
2. Buildを行い、○○.exeファイルを作成する。
3. Tensorflowを用いて、ターミナルで
  $python3  learn.py  ○○.exe  --train 
とコマンドを実行し、学習を開始する。

ここからは、Unity ML-Agents を実践してくださっている先人たちのブログを紹介していきます。是非参考にしてみてください！

■ Unity公式のブログや動画

UnityとDeepmind

UnityとJAMCity

Unite 2018 : ML-Agentsのセッション

論文 : Unity: A General Platform for Intelligent Agents

■ テラシュールさん

■ ざわざわさん

■ 欧米かさん - 囲碁

■ おーみんさん

■ ゆあーさん

■ Nanigashiさん - 自動運転

■ kai_kouさん

■いたちさん - バッティング

　学習回数：10万回

-- 追記（2020年1月）--

■XR-HUBさん ML-Agentsで機械学習を実践する！

■hentekoさん　ML-Agentsの簡単な環境構築

■すくまりさん

■鈴木章太郎さん　Azure 上で使ってみる

■yosukehirano1さん　PENGUIN AI ML-Agents

■Penguins 🐧

■AI Truffle Pigs! 🐷

■Deep Learning Cars

いかがでしたでしょうか。こんなことできるんだー面白そうと思った方は、ぜひ Udemy の 無料のUnity講座に取り組んでUnityの操作方法を覚えてから、ML-Agentsにも挑戦してみましょう。