Cualquier duda o comentario de la lección podéis dejarla en el foro del curso.

Entrenamos por primera vez a nuestro agente. Iniciamos el entorno de conda y lo enlazamos con Unity. El agente empieza a moverse de forma independiente y aprende cual es su misión en esta vida.

Arrancamos los MLAgents, situándonos en el directorio donde tenemos el fichero de configuración con: mlagents-learn ./trainer_config.yaml –run-id curso01

Podemos arrancar una consola de tensorboard para poder controlar el proceso de aprendizaje desde un navegador. Desde otra consola, pero situados en el mismo directorio ejecutamos tensorboard –logdir results. Results es el nombre del directorio donde MLAgents guarda el resultado del training. Tensorboard usa esos ficheros para obtener los datos de los gráficos que nos va mostrando.