机器学习实用仿真技术
机器学习实用仿真技术
Paris Buttfield-Addison, Mars Buttfield-Addison, Tim Nugent, Jon Manning 著
杜春晓 译
出版时间：2024年11月
页数：328
“当今时代，数据需求旺盛，数据获取却不易。创建高保真仿真环境，跟开展更强大的研究和开发机器学习应用之间的联系，比以往更紧密。本书是机器学习研究员和Unity开发者进入这一领域的敲门砖。”
——Dominic Monn
机器学习工程师

仿真和合成是未来人工智能和机器学习的核心部分。试想程序员、数据科学家和机器学习工程师无需汽车就能开发自动驾驶汽车的大脑，该是多么了不起的成就。用仿真技术合成人造数据，训练传统机器学习模型，可摆脱对真实世界信息的依赖。这一切才刚刚开始。
这本实用宝典将带你探索基于仿真和合成的机器学习和人工智能，重点介绍两大技术在强化学习和模仿学习中的应用。人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。
你将从本书学到:
● 用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。
● 用游戏引擎合成图像训模。
● 创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。
● 采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。
● 用不同方法训练多种机器学习模型。
● 用PyTorch、Unity ML-Agents和Perception工具集，打通机器学习工具和业界标准游戏开发工具。
  1. 前言
  2. 第一部分 仿真和合成基础
  3. 第1章 仿真和合成简介
  4. 1.1 机器学习全新天地
  5. 1.2 研究领域
  6. 1.2.1 仿真
  7. 1.2.2 合成
  8. 1.3 工具
  9. 1.3.1 Unity
  10. 1.3.2 用Unity ML-Agents调用PyTorch
  11. 1.3.3 Unity ML-Agents Toolkit
  12. 1.3.4 Unity Perception包
  13. 1.4 技术
  14. 1.4.1 强化学习
  15. 1.4.2 模仿学习
  16. 1.4.3 混合学习
  17. 1.4.4 技术小结
  18. 1.5 项目
  19. 1.5.1 仿真项目
  20. 1.5.2 合成项目
  21. 1.6 小结和下一步学习内容
  22. 第2章 创建首个仿真作品
  23. 2.1 人人都记得其首个仿真作品
  24. 2.2 仿真作品
  25. 2.3 开始动手
  26. 2.4 创建Unity项目
  27. 2.5 ML-Agents包
  28. 2.6 环境
  29. 2.6.1 地板
  30. 2.6.2 目标
  31. 2.7 智能体
  32. 2.7.1 启动和停止智能体
  33. 2.7.2 让智能体观察环境
  34. 2.7.3 让智能体在环境采取行动
  35. 2.7.4 奖惩智能体行为
  36. 2.7.5 修饰智能体
  37. 2.7.6 为智能体提供人工控制系统
  38. 2.8 训练仿真智能体
  39. 2.8.1 用TensorBoard监控训练
  40. 2.8.2 训练结束
  41. 2.9 我们讲了这么多，到底是什么意思？
  42. 2.10 下一步学习内容
  43. 第3章 首次合成数据
  44. 3.1 Unity Perception包
  45. 3.2 数据合成过程
  46. 3.3 创建Unity项目
  47. 3.4 创建场景
  48. 3.4.1 获取骰子模型
  49. 3.4.2 创建简易场景
  50. 3.5 准备合成
  51. 3.5.1 测试合成情景
  52. 3.5.2 设置标签
  53. 3.5.3 检查标签
  54. 3.6 下一步学习内容
  55. 第二部分 为乐趣和收益而模拟世界
  56. 第4章 创建更高级仿真体
  57. 4.1 推块机搭建步骤
  58. 4.2 创建Unity项目
  59. 4.3 环境
  60. 4.3.1 地板
  61. 4.3.2 墙体
  62. 4.3.3 方块
  63. 4.3.4 目标
  64. 4.3.5 智能体
  65. 4.3.6 环境
  66. 4.4 训练和测试
  67. 第5章 开发自动驾驶小车
  68. 5.1 搭环境
  69. 5.1.1 轨道
  70. 5.1.2 小车
  71. 5.1.3 机器学习配置
  72. 5.2 训练仿真体
  73. 5.2.1 训练
  74. 5.2.2 训练结束
  75. 第6章 模仿学习简介
  76. 6.1 仿真环境
  77. 6.1.1 创建地面
  78. 6.1.2 制作目标
  79. 6.1.3 小球智能体
  80. 6.1.4 摄像机
  81. 6.2 搭建仿真
  82. 6.2.1 智能体组件
  83. 6.2.2 添加启发式控制
  84. 6.2.3 观察项和目标
  85. 6.3 生成数据和训练
  86. 6.3.1 生成训练数据
  87. 6.3.2 做好配置，准备训练
  88. 6.3.3 模型，开训
  89. 6.3.4 用训好的模型运行
  90. 6.4 理解和使用模仿学习
  91. 第7章 高级模仿学习
  92. 7.1 初识GAIL
  93. 7.2 按我言行行事
  94. 7.2.1 GAIL情景
  95. 7.2.2 修改智能体的动作
  96. 7.2.3 修改观察项
  97. 7.2.4 重置智能体
  98. 7.2.5 更新智能体属性
  99. 7.2.6 演示时间
  100. 7.3 用GAIL训练
  101. 7.4 运行智能体和后续工作
  102. 第8章 课程学习简介
  103. 8.1 机器学习领域的课程学习
  104. 8.2 课程学习情景
  105. 8.3 在Unity开发
  106. 8.3.1 创建地面
  107. 8.3.2 创建目标
  108. 8.3.3 智能体
  109. 8.4 搭建仿真项目
  110. 8.4.1 让智能体名副其实
  111. 8.4.2 动作
  112. 8.4.3 观察项
  113. 8.4.4 人工启发式控制
  114. 8.5 创建课程
  115. 8.5.1 重置环境
  116. 8.5.2 课程配置
  117. 8.6 训练
  118. 8.7 运行
  119. 8.8 课程和其他方法的对比
  120. 8.9 下一步学习内容
  121. 第9章 合作学习
  122. 9.1 合作学习仿真项目
  123. 9.1.1 在Unity搭环境
  124. 9.1.2 编码实现智能体
  125. 9.1.3 编写环境管理器
  126. 9.1.4 编写方块代码
  127. 9.1.5 完善环境和智能体
  128. 9.2 训练智能体，使其学会合作
  129. 9.3 多智能体合作或单一巨智能体
  130. 第10章 摄像机在仿真项目的应用
  131. 10.1 观察项和摄像机传感器
  132. 10.2 构建只有摄像机的智能体
  133. 10.2.1 编码实现只使用摄像机的智能体
  134. 10.2.2 为智能体添加新摄像机
  135. 10.2.3 见智能体之所见
  136. 10.3 训练基于摄像机的智能体
  137. 10.4 摄像机和你自己
  138. 第11章 当ML-Agents遇到Python
  139. 11.1 Python一路下潜
  140. 11.2 试验环境
  141. 11.3 用Python能做什么？
  142. 11.3.1 使用自己环境
  143. 11.3.2 完全自定义训练
  144. 11.4 用Python有什么意义？
  145. 第12章 仿真方法揭秘
  146. 12.1 超参数（和普通参数）
  147. 12.1.1 参数
  148. 12.1.2 奖赏参数
  149. 12.1.3 超参数
  150. 12.2 算法
  151. 12.3 Unity推断引擎和集成功能
  152. 12.3.1 使用ML-Agents Gym Wrapper
  153. 12.3.2 侧通道
  154. 第三部分 用合成数据获得真实结果
  155. 第13章 创建更高级的合成数据
  156. 13.1 为场景添加随机元素
  157. 13.1.1 地板颜色随机化
  158. 13.1.2 摄像机位置随机化
  159. 13.2 下一步学习内容
  160. 第14章 合成商品图像
  161. 14.1 创建Unity环境
  162. 14.2 Perception Camera
  163. 14.3 逐步提高图像合成质量
  164. 14.4 使用合成数据
书名：机器学习实用仿真技术
译者：杜春晓 译
国内出版社：中国电力出版社
出版时间：2024年11月
页数：328
书号：978-7-5198-9185-5
原版书书名：Practical Simulations for Machine Learning
原版书出版商：O'Reilly Media
Paris Buttfield-Addison
 
Paris Buttfield-Addison是Secret Lab的另一个创立者，他负责经营他们的工作室。Paris同样从事着各类应用，从非常流行的iPad烹饪应用到家庭自动化工具。在很早以前，他就成为了一个OS X开发者，并且对澳洲的税法有很深的研究。你可以通过@parisba在Twitter上找到他。访问Secret Lab，可以通过http://www.secretlab.com.au或者在Twitter上@thesecretlab。

Paris Buttfield-Addison也是Secret Lab的联合创始人之一。Secret Lab 制作的手游和App 曾获得不错的口碑。Paris之前还曾担任过Meebo（请查询Google）的移动产品经理，他已经获得了计算机博士学位。他的Twitter是@parisba。
 
 
Mars Buttfield-Addison
 
Mars Buttfield-Addison是塔斯马尼亚大学计算和机器学习研究员。
 
 
Tim Nugent
 
Tim Nugent想要成为一个手机应用软件的开发者、游戏的设计者和博士生，他现在甚
至想当一名作家。当他在不忙于应付这些工作时，他把大部分时间都花在了设计和创
建不会让任何人看见的小应用和游戏上。Tim花在撰写这段短小的个人介绍上的时间出
奇的长，在他说放弃之前他把大多数时间都用在了一部幽默的科幻参考资料上了。在
Twitter的@The_McJones上可以找到Tim。
 
 
Jon Manning
 
Jon Manning是软件工程专家，精通Swift、C#和Objective-C。他同为Secret Lab的联合创始人。他开发的对话框架Yarn Spinner广泛应用于游戏开发。
 
 
本书封面的动物是黑豹石斑鱼（学名：Cromileptes altivelis，英文名：panther grouper）。这种辐鳍鱼是一种海鱼，也称为驼背鲈（humpback grouper），在澳大利亚则称为老鼠斑（barramundi cod）。黑豹石斑鱼生活在印度洋—太平洋热带海域，从东南亚到澳大利亚北海岸均有分布。其幼鱼常生活于浅礁或海草床，成年后，可潜至水下120英尺深处。
石斑鱼易辨识，鱼身呈奶油或绿灰色，生有独特褐色圆点，鱼头、身和鳍上长有斑点。如受惊吓，这些棕色斑点颜色加深，形成保护色。石斑鱼头小，而身体在竖直方向呈压缩状，状若驼背，故称“驼背鲈”。
石斑鱼是食肉动物。它们张开上下颌，利用强有力的抽吸功能，可将猎物囫囵吞下。它们常趁黎明和黄昏埋伏海底，捕食小甲壳动物和鱼类。石斑鱼独自或结伴游动，逶迤向前，扭摆姿势奇特。它们看上去几乎就是在尝试上下游动。
幼鱼外观更引人入胜，是理想的观赏鱼类，成年后则成为一种白鱼（即味道温和的鱼），颇受欢迎。因此，渔业对该物种构成潜在威胁，但当前世界自然保护联盟（IUCN）将其列为“数据缺乏”。然而，澳大利亚昆士兰州已将其列为保护动物。O’Reilly图书封面的很多物种都是濒危物种；它们对全世界都很重要。
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书号：978-7-5198-9185-5
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