machine-learning - 构建实时游戏玩家模拟器的首选机器学习技术是什么？

Question

我已经着手构建一个学习玩俄罗斯方块的人工智能引擎，即一个可以提高它的性能的引擎，也许通过调整它的启发式等等。假设我已经把 GUI 排除在外——我将从哪里开始构建引擎？作为初学者，我将使用哪些资源来理解其中涉及的机器学习概念？

特别是，我正在寻找基于代码和实际示例的解释性材料，而不是对该主题的数学处理。

Answer 1

这类事情的标准 ML 标准（即，创建一个玩视频游戏的机器人）是强化学习。这是一个广泛的领域，由许多不同的技术/算法组成；也许与您的项目更相关的是Q-Learning。

强化学习的标准论文之一是强化学习：介绍，作者是 Richard Sutton 和 Andrew Barto。刚刚提供的链接会将您带到该书的主页，其中包括该书的公共访问在线版本的链接，以及免费 pdf 版本的链接。

这是YouTube 上的一个演示，展示了一个基于 RL 的机器人，它已经学会了玩吃豆人女士。

博客 Mechanistician 有一个完整的教程，用于使用强化学习（python 语言）构建一个 PackMan 游戏机器人。我想这肯定是一个很好的起点。

我还会考虑以您选择的语言安装一个好的 RL 库。查看源代码并尝试使用库的 API。在 Python 中有（至少）两个非常好的 RL 库：PyBrain和Maja（又名 MMLF）。

使用这些库中的任何一个，您都可以构建一个玩俄罗斯方块的机器人；实际上，PyBrain 包含一个基于类似于俄罗斯方块的环境的教程。