私は、機械学習、パターン認識、データ マイニングなど、およびそれらの基礎となる理論とシステムについてあまり経験がありません。
与えられた数独パズルで人間が動くのにかかる時間の人工モデルを開発したいと思います。
したがって、機械学習プロセスの出力として私が探しているのは、対象の人間が特定の数独の状況で行動を起こすのにかかる時間を予測できるモデルです。
同じ入力が常に同じ結果にマップされるとは限りません。人間が同じ状況で行動するのにかかる時間は異なりますが、私の仮説は、結果として得られる確率分布に傾向があるということです。(私の知識に基づいた推測では、それは ~ 正常です。)
分布に影響を与える要因 (#empty スロットなど) についてのアイデアはありますが、これらのパターンを把握するためにシステムに任せることが望ましいです。私はパターンには興味がなく、モデルだけに興味があることに注意してください。
数独パズルを実行し、移動にかかる時間を測定することで、サンプル データとテスト データを簡単に生成できます。
これにはどのような学習アルゴリズムを使用することをお勧めしますか?
私はNNを考えていましたが、同じ入力に対して重み付けされたランダムな結果を与えるという望ましい特性を持つことができるかどうかはわかりません。