サッカーゲームの進捗報告です。 プレイヤーのメッシュを人型モデルに変更しました。 そして、前々回構築した最強のゴールキーパー（GK）と手動で1対1で対戦しました。 # 結果・所感 人型モデルに変えたことでよりサッカーゲームらしくなった印象です。 AIですが、何度もボールをクリアされ、相変わらず非常に強いと感じました。 ただ、GKはゴール付近の領域からは出てこないため、領域外から時間をかけて狙いを定め、最大強度でキックすると比較的得点しやすい印象です。 やはり手動での操作性に課題があるため、引き続きこの点は改善事項とします。 # 本投稿の詳細 x.com/miya00907380...

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うーむ、日本語入力システムの Mozc の変換品質が足りなくてなかなか不便。 どうにか現代的な水準まで高性能化して貰えたら嬉しいのだが。

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はじめまして、みしんです。 マイクラAI 作りました。 よかったら見ていってください。

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本ゲームのver.2.0.0をunityroomに公開しました。 ご興味のある方は、ぜひプレイしてみてください。 [本ゲームのプレイはこちらから | 2色鬼ごっこゲーム(ver.2.0.0)](https://unityroom.com/games/taggame123) ver.1.0.0から以下の改良を行っています。 # 改良点 1. AIの更新 2. 壁設置 3. モバイル対応 4. UI改修 5. ランキングサーバーの移行 6. 接触したプレイヤー同士の再配置位置 7. エフェクト実装 # 本投稿の詳細 x.com/miya00907380...

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# 作業内容 ML-Agentsをノーコードで学習できるアセット「ML-Agentsノーコードトレーナー」のプロトタイプを開発しました。 本アセットを使用し、学習環境の構築、サンプルシーンでの強化学習、学習済みモデルに推論させることを完全ノーコードで実行しました。 # 結果・所感 Python仮想環境のワンタップ構築がとても便利だと思います。 また、サンプルシーンを使用して、報酬などをノーコードで調整し、ワンクリックで学習を開始して結果を即座に確認できる点も、ML-Agentsの学習に役立つと感じます。 # 本投稿の詳細 x.com/miya00907380...

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