machine-learning - リアルタイム ゲーム プレーヤー シミュレーターを構築するための好ましい機械学習手法は何ですか?

Question

私は、テトリスの遊び方を学習する AI エンジン、つまりヒューリスティックを調整するなどしてパフォーマンスを改善できるエンジンの構築に着手しました。GUI を片付けたとしましょう。エンジンの構築はどこから始めればよいでしょうか。これに関連する機械学習の概念を理解するには、初心者としてどのリソースを使用すればよいですか?

特に、主題の数学的処理ではなく、コードと実際の例に基づいた説明資料を探しています。

Answer 1

この種のこと (つまり、ビデオ ゲームをプレイするためのボットの作成) の標準的な ML ルーブリックは、強化学習です。これは、多数の異なる技術/アルゴリズムで構成される幅広い分野です。おそらくあなたのプロジェクトに関連するものはQ-Learningです。

強化学習の標準的な論文の 1 つは、Richard Sutton と Andrew Barto によるReinforcement Learning: An Introductionです。提供されたリンクをクリックすると、書籍のホームページに移動します。このホームページには、書籍のパブリック アクセス オンライン バージョンへのリンクと、無料の PDF バージョンへのリンクが含まれています。

これは、Ms. PacMan をプレイすることを学習した RL ベースのボットを示すYouTubeのデモです。

ブログ Mechanistician には、強化学習 (Python 言語) を使用して PackMan プレイ ボットを構築するための完全なチュートリアルがあります。ここから始めるのは確かに素晴らしい場所だと思います。

また、選択した言語で優れた RL ライブラリをインストールすることも検討します。ソース コードを見て、ライブラリの API を試してみてください。Python には (少なくとも) 2 つの非常に優れた RL ライブラリがあります: PyBrainとMaja (別名 MMLF) です。

これらのライブラリのいずれかを使用して、テトリスをプレイするボットを作成できます。実際、PyBrain には Tetris に似た環境に基づくチュートリアルが含まれています。