Jestem początkującym uczniem maszynowym. Chciałbym nauczyć się podstaw, ucząc komputerów grać w warcaby. W rzeczywistości gry, które chcę poznać, to: Domineering i Hex. Moim ulubionym językiem jest Pythonuczenie maszynowe w Pythonie, aby grać w warcaby?
Te gry są dość łatwe do przechowywania, a zasady są znacznie prostsze niż szachy, ale nie ma zbyt wielu osób, które grają. Jeśli uda mi się uzyskać ten pomysł z gruntu, świetnie byłoby eksperymentować z Combinatorial Game Theory, aby sprawdzić, czy komputer znajduje optymalny ruch.
Znalazłem ten stary dokument na warcaby z 1960's przez faceta z IBM. Pierwotnie zapytałem o neural networks, ale mówią, że to niewłaściwe narzędzie.
EDIT: Możliwe, że uczenie maszynowe nie jest właściwą strategią. W takim razie, co idzie źle? a jaki jest lepszy sposób?
Dlaczego uważasz, że uczenie maszynowe jest dobrym podejściem do tego problemu? – Bitwise
Chciałem napisać coś, co "uczy się", jak grać. Jeśli plansza jest wystarczająco mała, możliwe jest wyczerpujące przeszukiwanie przestrzeni ruchów. Co to jest mądrzejszy sposób? –
W przypadku klasycznych warcabów i wielu innych gier bardzo trudno jest obliczyć wszystkie możliwe ruchy. Ewentualną alternatywną strategią jest zdefiniowanie cech silnych pozycji lub dobrych ruchów, a następnie spróbuj znaleźć ścieżki do tych pozycji. Na przykład silna pozycja to miejsce, w którym znacznie przewyższasz przeciwnika, a dobrym posunięciem jest ukoronowanie żołnierza. – Bitwise