Учимся играть в нарды (проект) — различия между версиями

Текущая версия на 16:18, 28 июля 2017

Что это за проект?

Проект заключается в том, чтобы научить компьютер играть в нарды. Делать мы это будем с помощью машинного обучения, причём все знания, которые алгоритм имеет о мире ограничиваются тем, какие ходы возможны из конкретной позиции и тем, какой же получился результат в конце (победа или поражение). Оказывается, что за несколько тысяч игр компьютер учится неплохо играть, а при более тщательном подходе обыгрывает человека.

презентация проекта

Чему вы научитесь?

• Основы машинного обучения

• Методы линейной регрессии

• Понятие о нейросетях

• Temporal-difference learning

Какие начальные требования?

• Интерес к машинному обучению.

• Желание экспериментировать и упорно работать.

Будет прикольно, но не просто.

Какие будут использоваться технологии?

• С++;

• gtest;

• scikit-learn.

Темы вводных занятий

• Для начала немного поиграем в нарды.

• Потом обсудим интерфейсы, тесты, базовые решения, time-difference learning.

Направления развития

• Совершенствовать алгоритм машинного обучения, находя/генерируя автоматически факторы.

• Хорошая визуализация игры.

Критерии оценки

4 балла: Написан класс, описывающий позицию, реализованы правила, по которым делаются ходы.

+ балл (итого 5): Класс хорошо покрыт тестами.

+ балл (итого 6): Реализован механизм сравнения разных алгоритмов, есть несколько базовых реализаций алгоритма.

+ балл (итого 7): Реализован алгоритм, основанный на линейной модели, который побеждает все базовые подходы.

+ 2 балла (итого 9): То же самое, но на основе более глубокой нейоронной сети.

+ балл (итого 10): Как-то реализована визуализация, в результате чего можно и человеку сразиться с программой.

Также между алгоритмами будет проведён турнир на спецприз от ментора :)

Ориентировочное расписание занятий

В идеале - вечер пятницы или утро субботы.