私はこれを読みました
AI にゲームをゼロから学習させるにはどうすればよいですか? ちょっとした例として、AI がブラックジャックをプレイし、すべてのスプリット、デッキ内のカードなどを割引するとしましょう。AI はヒットするかスタンドするかのいずれかであり、もちろん負け始めるまで何をするかわかりません。ゲームでは、ヒットしすぎると負けるということを学習する必要があります。私はこれを強化学習と呼んでいます。しかし、それを実装する方法、使用するモジュールなどはわかりません...
どこから始めればよいですか？
私の究極の目標は、ユーザーと AI が対戦するのではなく、ゲーム メカニクスに対して [協同ではなく] 両方がプレイし、両方が学習するようなゲームを作成することです。ゲームは時々変化し、新しいメカニズムが登場し、プレイヤーと AI の両方にとってゲームが難しくなります。AI は、ゲームをプレイするだけでなく、プレーヤーが勝って負けるのを見て学習します。私はコンピューターがあまりにも早く学習することを望んでいません.両方が同じ「地面」にあるようにしたいと思います...おそらく最終レベルは、プレーヤーがAIと対戦できるようになるでしょう. 私は正しい場所に行っていますか、それとも他のアプローチを試す必要がありますか?
編集：広すぎると思いました。そこで、ML と AI について少し検索したところ、scikit-learn、PyBrain、neurolab、RLToolkit など、役立つモジュールがいくつか見つかりました。最初の 2 つは、どのように開始すればよいかよくわかりませんでした。人工ニューラル ネットワークとは何かをよく理解していなかったので、まだ試したことのないニューロラボである私のような新参者にとって、ドキュメントは非常に不明確です[ ANN] とそれがどのように私を助けることができるか、強化学習に特化した最後のものにはドキュメントがありません。