投稿者: Arthur Juliani

Accelerating ML Research: Meet us at NeurIPS 2019

+2 11月 29, 20191

In a few short weeks, Unity will be heading to NeurIPS in Vancouver (December 8–14). We’re sponsoring the main conference and the Women in M... さらに読む

Announcing the Obstacle Tower Challenge winners and open source release

+1 8月 7, 20199

After six months of competition (and a few last-minute submissions), we are happy to announce the conclusion and winners of the Obstacle Tow... さらに読む

Obstacle Tower Challenge Round 2 begins today

+1 5月 15, 20192

In February, we launched the first round of the Obstacle Tower Challenge. Since the closing of the round, we have received 2000+ entries fro... さらに読む

The Obstacle Tower Challenge is live!

2月 18, 20195

Three weeks ago we announced the release of the Obstacle Tower Environment, a new benchmark for Artificial Intelligence (AI) research built ... さらに読む

ML-Agents Toolkit v0.5 公開:AI 研究者のための新しいリソース

+1 9月 11, 20187

私達は、Unity を人工知能(AI)研究の主要なプラットフォームにするための取り組みを熱心に進めています。ここ数週間のうちに私達は、複数の研究者グループが Unity の可能性に気付き利用していることを知りました。OpenAI が Unity を使用してロボットの手の「握る」タ... さらに読む

「好奇心」を使用して報酬の疎なタスクを解決する

6月 26, 201817

ML-Agents ツールキット(v0.4) の新しいバージョンがリリースされました。そのエキサイティングな新機能のひとつが、好奇心に基づく内発的報酬を使用してエージェントのトレーニングを行う機能です。 この機能については多くの説明が必要となるため、追加の記事をお届けするこ... さらに読む

Unity ML-Agents ツールキット v0.4 と Udacity の深層強化学習のナノ学位

6月 19, 201815

ML-Agents ツールキットの最新版、v0.4 が公開されました。このキットには数多くの機能が含まれており、きっと皆様に喜んでいただけると思います。 このキットには、ビルドされた実行ファイルによってではなくエディターから直接環境のトレーニングを行えるオプションが搭載され... さらに読む

ML-Agents v0.3 ベータ版の公開 ― 模倣学習、フィードバックに基づいた機能などを搭載

3月 15, 20189

ML-Agents チームの提供するツールキットの最新版、v0.3が公開されました。 ML-Agents v0.3 はこれまでの ML-Agents チームからのリリースの中で最大級のものです。これに含まれる主要な機能の多くは、コミュニティの皆様からのフィードバックを基に開... さらに読む

ML-Agents Toolkit v0.2 ― カリキュラム学習、新しい環境、その他の改良

12月 8, 20179

Unity の機械学習チームより、Unity Machine Learning Agents Toolkit – v0.2 ベータ版の新バージョンのリリースをお知らせします!このリリースでは、あらゆる面でツールキットを改良しました([1]Unity SDK と Python AP... さらに読む

Introducing: Unity Machine Learning Agents Toolkit

9月 19, 201772

Our two previous blog entries implied that there is a role games can play in driving the development of Reinforcement Learning algorithms. A... さらに読む

Unity AI ― Q 学習を用いた強化学習

8月 22, 201715

Unity AI に関するブログシリーズ第 2 回となる本記事では、前回に引き続きコンテクスチュアルバンディット問題を完全な強化学習問題へ拡張する方法を解説します。その一環として、学習された Q 関数(特定の環境下における特定のアクション実行の長期的価値を予測するもの)によって行... さらに読む

Unity AI に関するブログシリーズ

6月 26, 201722

AI に関する新しいブログシリーズへようこそ!このシリーズでは、人工知能(AI)と機械学習(ML)に関する Unity の取り組みをご紹介します。過去数年間の機械学習の進化は、オブジェクトの検知やテキストの翻訳、音声認識、ゲームのプレイなど、様々な分野にブレイクスルーをもたらしま... さらに読む