Skip to content

Commit 47d4690

Browse files
SergeyMatrosovSergeyMatrosov
authored
RU - documentation localization (#4529)
* Create README.md * Create Установка.md * Create Начало работы.md * Update Начало работы.md * Update README.md * Update Установка.md * Update Начало работы.md * Update Установка.md * Update Установка.md * Update README.md * Update README.md
1 parent ed3689c commit 47d4690

File tree

3 files changed

+572
-0
lines changed

3 files changed

+572
-0
lines changed

‎docs/localized/RU/README.md‎

Lines changed: 160 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,160 @@
1+
<img src="https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/images/image-banner.png" align="middle" width="3000"/>
2+
3+
# Unity ML-Agents Toolkit Version Release 7
4+
5+
[![docs badge](https://img.shields.io/badge/docs-reference-blue.svg)](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_7_docs/docs/)
6+
[![license badge](https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-green.svg)](LICENSE)
7+
8+
([latest release](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/latest_release))
9+
([all releases](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases))
10+
11+
**The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents)** - open-source проект,
12+
предназначенный для обучения искусственного интеллекта (агента) через взаимодействие со средой, -
13+
игрой или симуляцией, - используя различные методы машинного обучения:
14+
обучение с подкреплением (reinforcement learning), имитационное обучение (imitation learning),
15+
нейроэволюция (neuroevolution) и др. средствами Python API. В проекте реализованы также и современные
16+
алгоритмы (на основе TensorFlow), чтобы дать возможность как разработчикам игр так и любым другим,
17+
кто увлечен темой AI, обучать искусственный интеллект для 2D, 3D и VR/AR игр. Применение таких агентов
18+
бесчисленно: например, вы можете использовать их для управления NPC (опций также много - будь то
19+
обучение действиям в кооперативе или друг против друга), для тестирования различных версий сборок
20+
игры, а также для оценки гейм дизайнерских решений. ML-Agents объединяет разработчиков игр и
21+
исследователей AI, так как предоставляет единую платформу, в рамках которой новые разработки
22+
в сфере искусственного интеллекта могут быть протестированы через движок Unity и, как следствие,
23+
стать доступнее большему количеству и тех, и других.
24+
25+
## Особенности:
26+
27+
- Более [15 примеров на Unity](docs/Learning-Environment-Examples.md).
28+
- Большие возможности по конфигурации среды и тренировочных сценариев.
29+
- Unity SDK, который легко встроить в код вашей игры или в кастомную сцену в Unity
30+
- Два алгоритма глубинного обучения с подкреплением (deep reinforcement learning):
31+
Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC). Первый алгоритм старается узнать,
32+
какой будет наилучший шаг в конкретной ситуации, тогда как второй - узнать в целом правила
33+
игры/системы/симуляции, их закон и действовать согласно этому усвоенному закону изменения среды.
34+
- Встроенная поддержка для имитационного обучения (Imitation Learning), которое можно сделать
35+
либо через клонирование поведения (Behavioral Cloning), либо через генеративно-состязательное
36+
имитационное обучение (Generative Adversarial Imitation Learning - GAIL), когда одна часть алгоритма
37+
генерирует поведение, а другая определяет, похоже данное поведение на то, которое было дано как исходное,
38+
например, самим пользователем в виде записи его действий. Генерация происходит до тех пор, пока
39+
сгенерированное поведение не будет определено как неотличимое или очень близкое к исходному.
40+
- Возможность для агента игры с самим собой, если агент обучается в контексте сценария “состязание”:
41+
например, игра в футбол, где есть две команды.
42+
- ML-Agents позволяет настроить череду сцен, где каждая новая сцена - это усложнение сцены предыдущей,
43+
например, добавление новой преграды. Не всегда поставленную задачу агент сможет научиться
44+
выполнять, если среда слишком сложная изначально. Дайте ему сначала сценку попроще, когда
45+
он научиться ее проходить, его перенесет на уровень посложнее.
46+
- Обучение агента, устойчивого к изменениям, с помощью возможности случайного генерации элементов сцены
47+
- Гибкий контроль агента: демонстрация выученного поведения только при определенных условиях.
48+
Например, NPC входит в контекст “атака” - атакует так, как научился ранее в рамках обучающего сценария.
49+
- Обучение агента сразу на множестве сцен одновременно. Представьте, как он играет в футбол сразу
50+
на десяти стадионах, набираясь опыта одновременно на них всех. Выглядит это в Unity также,
51+
как и представляется.
52+
- Использование [Unity Inference Engine](docs/Unity-Inference-Engine.md) для поддержки кроссплатформенности.
53+
- Контроль через [Python API](docs/Python-API.md) сцен.
54+
- Возможность обернуть Unity среду для обучения как [gym](gym-unity/README.md).
55+
56+
Для более детального ознакомления с данными особенностями см. [Обзор ML-Agents] (docs/ML-Agents-Overview.md).
57+
58+
## Релизы и Документация
59+
60+
**Наш последний стабильный релиз - это `7-ой Релиз` (Release 7).
61+
См. [здесь](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_7_docs/docs/Readme.md),
62+
чтобы начать работать с самой последней версий ML-Agents.**
63+
64+
Таблица внизу - список всех наших релизов, включая master ветку, над которой мы ведем активную работу
65+
и которая может быть нестабильной. Полезная информация:
66+
67+
[Управление версиями](docs/Versioning.md) - описание того, как мы работам с GitHub.
68+
[Релизы](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases) - об изменениях между версиями
69+
[Миграция](docs/Migrating.md) - как перейти с более ранней версии ML-Agents на новую.
70+
Ссылки на **документацию** - как установить и начать пользоваться ML-Agents в зависимости от версии.
71+
Всегда используйте только ту документацию, которая относится к той версии, которую вы установили:
72+
73+
| **Version** | **Дата релиза** | **Source** | **Документация** | **Загрузка** |
74+
|:-------:|:------:|:-------------:|:-------:|:------------:|
75+
| **master (unstable)** | -- | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/master) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/master/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/master.zip) |
76+
| **Release 7** | **16 Сентября, 2020** | **[source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_7)** | **[docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_7_docs/docs/Readme.md)** | **[download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_7.zip)** |
77+
| **Release 6** | 12 Августа, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_6) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_6_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_6.zip) |
78+
| **Release 5** | 31 Июля, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_5) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_5_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_5.zip) |
79+
| **Release 4** | 15 Июля, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_4) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_4_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_4.zip) |
80+
| **Release 3** | 10 Июня, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_3) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_3_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_3.zip) |
81+
| **Release 2** | 20 Мая, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_2) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_2_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_2.zip) |
82+
| **Release 1** | 30 Апреля, 2020 | [source](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_1) | [docs](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/tree/release_1_docs/docs/Readme.md) | [download](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/archive/release_1.zip) |
83+
84+
## Цитирование
85+
86+
Если вас интересует Unity как платформа для изучения AI, см. [нашу работу Unity и ML-Agents](https://arxiv.org/abs/1809.02627).
87+
Если вы используете Unity или ML-Agents для исследовательской работы, пожалуйста, указывайте
88+
в списке используемой литературы следующую работу:
89+
Juliani, A., Berges, V., Teng, E., Cohen, A., Harper, J., Elion, C., Goy,
90+
C., Gao, Y., Henry, H., Mattar, M., Lange, D. (2020). Unity: A General Platform for
91+
Intelligent Agents. _arXiv preprint
92+
[arXiv:1809.02627].(https://arxiv.org/abs/1809.02627)._
93+
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.
94+
95+
## Дополнительные источники:
96+
97+
Мы опубликовали серию статей на нашем блоге про ML-Agents (**пока без перевода на русский**):
98+
99+
- (12 Мая, 2020)
100+
[Announcing ML-Agents Unity Package v1.0!](https://blogs.unity3d.com/2020/05/12/announcing-ml-agents-unity-package-v1-0/)
101+
- (28 Февраля, 2020)
102+
[Training intelligent adversaries using self-play with ML-Agents](https://blogs.unity3d.com/2020/02/28/training-intelligent-adversaries-using-self-play-with-ml-agents/)
103+
- (11 Ноября, 2019)
104+
[Training your agents 7 times faster with ML-Agents](https://blogs.unity3d.com/2019/11/11/training-your-agents-7-times-faster-with-ml-agents/)
105+
- (21 Октября, 2019)
106+
[The AI@Unity interns help shape the world](https://blogs.unity3d.com/2019/10/21/the-aiunity-interns-help-shape-the-world/)
107+
- (15 Апреля, 2019)
108+
[Unity ML-Agents Toolkit v0.8: Faster training on real games](https://blogs.unity3d.com/2019/04/15/unity-ml-agents-toolkit-v0-8-faster-training-on-real-games/)
109+
- (1 Марта, 2019)
110+
[Unity ML-Agents Toolkit v0.7: A leap towards cross-platform inference](https://blogs.unity3d.com/2019/03/01/unity-ml-agents-toolkit-v0-7-a-leap-towards-cross-platform-inference/)
111+
- (17 Декабря, 2018)
112+
[ML-Agents Toolkit v0.6: Improved usability of Brains and Imitation Learning](https://blogs.unity3d.com/2018/12/17/ml-agents-toolkit-v0-6-improved-usability-of-brains-and-imitation-learning/)
113+
- (2 Октября, 2018)
114+
[Puppo, The Corgi: Cuteness Overload with the Unity ML-Agents Toolkit](https://blogs.unity3d.com/2018/10/02/puppo-the-corgi-cuteness-overload-with-the-unity-ml-agents-toolkit/)
115+
- (11 Сентября, 2018)
116+
[ML-Agents Toolkit v0.5, new resources for AI researchers available now](https://blogs.unity3d.com/2018/09/11/ml-agents-toolkit-v0-5-new-resources-for-ai-researchers-available-now/)
117+
- (26 Июня, 2018)
118+
[Solving sparse-reward tasks with Curiosity](https://blogs.unity3d.com/2018/06/26/solving-sparse-reward-tasks-with-curiosity/)
119+
- (19 Июня, 2018)
120+
[Unity ML-Agents Toolkit v0.4 and Udacity Deep Reinforcement Learning Nanodegree](https://blogs.unity3d.com/2018/06/19/unity-ml-agents-toolkit-v0-4-and-udacity-deep-reinforcement-learning-nanodegree/)
121+
- (24 Мая, 2018)
122+
[Imitation Learning in Unity: The Workflow](https://blogs.unity3d.com/2018/05/24/imitation-learning-in-unity-the-workflow/)
123+
- (15 Марта, 2018)
124+
[ML-Agents Toolkit v0.3 Beta released: Imitation Learning, feedback-driven features, and more](https://blogs.unity3d.com/2018/03/15/ml-agents-v0-3-beta-released-imitation-learning-feedback-driven-features-and-more/)
125+
- (11 Декабря, 2017)
126+
[Using Machine Learning Agents in a real game: a beginner’s guide](https://blogs.unity3d.com/2017/12/11/using-machine-learning-agents-in-a-real-game-a-beginners-guide/)
127+
- (8 Декабря, 2017)
128+
[Introducing ML-Agents Toolkit v0.2: Curriculum Learning, new environments, and more](https://blogs.unity3d.com/2017/12/08/introducing-ml-agents-v0-2-curriculum-learning-new-environments-and-more/)
129+
- (19 Сентября, 2017)
130+
[Introducing: Unity Machine Learning Agents Toolkit](https://blogs.unity3d.com/2017/09/19/introducing-unity-machine-learning-agents/)
131+
- Обзор обучения с подкреплением (
132+
[multi-armed bandit](https://blogs.unity3d.com/2017/06/26/unity-ai-themed-blog-entries/)
133+
и
134+
[Q-learning](https://blogs.unity3d.com/2017/08/22/unity-ai-reinforcement-learning-with-q-learning/))
135+
136+
Дополнительные материалы от других авторов:
137+
- [A Game Developer Learns Machine Learning] (https://mikecann.co.uk/machine-learning/a-game-developer-learns-machine-learning-intent/)
138+
- [Explore Unity Technologies ML-Agents Exclusively on Intel Architecture](https://software.intel.com/en-us/articles/explore-unity-technologies-ml-agents-exclusively-on-intel-architecture)
139+
- [ML-Agents Penguins tutorial](https://learn.unity.com/project/ml-agents-penguins)
140+
141+
## Community and Feedback
142+
143+
ML-Agents Toolkit - open-source проект, поэтому мы рады любой помощи. Если вы хотите нам помочь,
144+
ознакомьтесь, для начала, пожалуйста, для с [гайдом, как сделать это правильно](com.unity.ml-agents/CONTRIBUTING.md),
145+
и [кодексом поведения](CODE_OF_CONDUCT.md).
146+
147+
Если возникли проблемы с установкой и настройкой ML-Agents, если вы хотите обсудить как лучше всего
148+
обучать агентов и пр., пожалуйста, посмотрите возможные решения на [форуме Unity ML-Agents](https://forum.unity.com/forums/ml-agents.453/).
149+
Если вы не найдете нужной вам информации, начните новую тему, дав подробное описания вашей проблемы. Если вы обнаружили
150+
какие-то баги или ошибки во время работы с ML-Agents, пожалуйста, сообщите об этом [здесь](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/issues).
151+
152+
Нам важно знать ваше мнение. Только на его основе проект Unity ML-Agents и продолжает развиваться.
153+
Пожалуйста, уделите несколько минут и [поделитесь](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/issues/1454)
154+
с нами тем, что могло бы улучшить наш проект.
155+
156+
По всем остальным вопросам или отзыву, пишите сразу на адрес команды разработчиков ML-Agents - [email protected].
157+
158+
## Лицензия
159+
160+
Apache License 2.0

0 commit comments

Comments
 (0)