Uczenie empiryczne komputera w grze w pokera

Abstract

Projekt empirycznego uczenia komputera będzie skupiał się na pracy z aplikacją desktopową napisaną przez nasz dwuosobowy zespół jako praca inżynierska. Jego budowa będzie obejmowała omówienie m.in.: • Metod archiwizacji danych • Modeli przechowywania danych jako wzorców uczących • Rodzajów baz danych, analizy ich przydatności względem projektu oraz wybór najlepszego rozwiązania • Algorytmy analizy danych • Głębokiej analizy wyników rozgrywek sztucznej inteligencji • Walidacji danych w projekcie jak np. odrzucenie skrajnych sytuacji w grze • Procesu nauki sztucznej inteligencji • Sposobu wyciągania wniosków z danych historycznych • Możliwości polepszania ścieżek sukcesu • Wpływu przypadku, losowości na dane uczące • Omówienia czynników niezależnych • Strategii w grze w pokera oraz ich ulepszania • Analiza i opis innych systemów wykorzystujących podobne algorytmy Powyższe punkty postaramy się zaprezentować w pracy na zasadzie zestawienia różnych rozwiązań z opisem ich wad i zalet pod kątem realizowanego projektu. Wszystko to zakończone zostanie omówieniem podjętych decyzji projektowych oraz omówieniem zmian, jakie zaszły w oprogramowaniu.