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机器通过自主学习不断强化训练来学习（Reinforcement Learning），随机移动来到目标球位置，相对来说比较简单，只是通过随机数来学习。如果是复杂一点的环境，可能耗费几百万Step也可能无法学习到。本章将介绍让机器人通过模仿进行（Imitation Learning）学习，达到并超越。举例说明什么是模仿学习，假如你家的小狗狗喜欢撕咬沙发，那么你告诉它不要咬他是听不懂的。你可以找一只仿真小狗玩具或者布偶，让布偶去撕咬沙发，然后你再用你沙包大的拳头揍布偶小狗，看看你家狗狗的反应，如果........

第一步，创建一个新的Unity项目我起名为MLApp第二部，首先安装python3.7https://www.python.org/downloads/windows/pyexit()第三步，Unity项目中创建虚拟环境的脚本运行库模块cd UnityProject\MLApppy -m venv venv完成后可以看到多了一个venv目录。通过activeate.bat激活环境脚本，不会影响到其他的python的运行环境。我们运行他。运行后：安装数据流执行计算的开源图，首

Unity机器学习2 ML-Agents第一个例子上一节我们安装了机器学习mlagents的开发环境，本节我们创建第一个例子，了解什么是机器学习。我们的例子很简单，就是让机器人自主移动到目标位置，不能移动到地板范围外。机器学习的过程MLAgents机器强化学习的过程（reinforcement learning）observation - 监视decision - 决策action - 行动reward - 奖罚这4个步骤的翻译可能不是很准确，大概就是先观察，后决策，然后行动，最后奖罚。