dc.contributor.advisor | Uribe Ordoñez, Nitae Andrés | spa |
dc.contributor.author | Duarte Antolinez, Juan Diego | spa |
dc.date.accessioned | 2020-07-17T07:58:19Z | |
dc.date.available | 2020-07-17T07:58:19Z | |
dc.date.issued | 2019-06 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12749/6971 | |
dc.description.abstract | En el presente se hace una breve investigación acerca de los métodos más comunes para el estudio de datos en Machine Learning, con un enfoque al desarrollo de video juegos en la herramienta Unity 3D. El tipo de aprendizaje más común en la industria de los video juegos es el aprendizaje reforzado que usa los algoritmos para evaluar repetidamente un escenario de datos. Por medio de un prototipado de aprendizaje basado en agentes, se busca como resultado una plantilla que funcione como base de futuros proyectos de Machine Learning aprovechando las ventajas de Unity 3D como plataforma de simulación, tomando como caso de estudio la empresa colombiana de juego FRYOS STUDIOS S.A.S. | spa |
dc.description.tableofcontents | Dedicatoria 2
Agradecimientos 3
Tabla de contenido 4
Resumen 6
Lista de tablas 7
Lista de figuras 8
Introducción 10
Planteamiento del problema 13
Justificación 14
Objetivos 15
Objetivo General 15
Objetivos Específicos 15
Metodología 16
Marco de referencia 19
Marco conceptual 19
Inteligencia artificial 19
Machine learning 20
Marco teórico 22
Estado de arte 32
Resultados obtenidos 33
Resultado de la Primera Fase 33
Revisión bibliográfica 33
Mecánicas de video juegos implementando Machine Learning 35
Unity Machine Learning ToolKit 38
Resultado de la Segunda Fase: 43
Diseño del escenario de aprendizaje 43
Determinación del agente y del escenario de aprendizaje 46
Definición del objetivo del agente dentro del escenario de aprendizaje 48
Determinación de los atributos del sistema desde el enfoque del agente desde las técnicas de Machine Learning 49
Entrenamiento del agente a partir de la implementación de las del sistema desde el enfoque del agente 50
Resultado de la Tercera Fase: 51
El aprendizaje de Bob 51
La librería de machine learning 55
Conclusiones 57
Trabajo a futuro 58
Referencias 59 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.title | Estudio e implementación de machine learning en el desarrollo de videojuegos | spa |
dc.title.translated | Summary - Study and implementation of Machine Learning in the development of video games | eng |
dc.degree.name | Ingeniero de Sistemas | spa |
dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería | spa |
dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería de Sistemas | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Trabajo de Grado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.subject.keywords | Systems engineer | eng |
dc.subject.keywords | Machine learning | eng |
dc.subject.keywords | Video games | eng |
dc.subject.keywords | Electronic games | eng |
dc.subject.keywords | Computer games | eng |
dc.subject.keywords | Artificial intelligence | eng |
dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional UNAB | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
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dc.contributor.cvlac | Uribe Ordoñez, Nitae Andrés [0001346209] | * |
dc.contributor.researchgate | Uribe Ordoñez, Nitae Andrés [Nitae-Uribe] | * |
dc.subject.lemb | Ingeniería de sistemas | spa |
dc.subject.lemb | Videojuegos | spa |
dc.subject.lemb | Juegos electrónicos | spa |
dc.subject.lemb | Juegos con computador | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.unab.edu.co | spa |
dc.description.abstractenglish | An investigation about the most common methods for studying data in Machine Learning, with a focus on the development of video games with the Unity 3D tool. The most common type of learning in the video game industry is the reinforced learning that uses algorithms to repeatedly evaluate a data scenario. Through a prototyping of agent-based learning, this document present a template that works as a basis for future Machine Learning projects is sought as a result of taking advantage of Unity 3D as a simulation platform, taking as a case study the Colombian gaming company FRYOS STUDIOS SAS. | eng |
dc.subject.proposal | Aprendizaje automático | spa |
dc.subject.proposal | Unity 3D | spa |
dc.subject.proposal | Inteligencia artificial | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |