더 복잡한 기계 학습 시스템 (컴퓨터 비전, 유전 알고리즘, 텍스트/이미지 생성)을 만드는 데 관심이있는 초심자 과정

Question

대학에서 ML 과정을 밟았지만 기본적으로 Andrew Ng의 Coursera 과정과 동일한 내용을 다루었습니다 Ng의 과정보다 조금 더 많은 수학과 증명). 방금 Ng의 코스를 재교육으로 받아 들였고, 이제 어디로 가야할 지 모르겠습니다.

저는 비디오 게임 자체를 배우는 모델을 만드는 것처럼 멋진 것을 배우고 싶습니다. 나는 유전자 알고리즘이 정말로 흥미롭지 만 그들이 어떻게 작동하는지 전혀 모른다. 예를 들어,이 비디오는 계속해서이 비디오로 돌아가서 어떻게 작동하는지 궁금해합니다.

Genetic Algorithm Learns to fight

MarI/O neural network playing videogame

관심 날 다른 것은

은 컴퓨터 비전 및 자연 언어 물건입니다. new magic cards by itself is really amazing to me을 만드는 것을 배우는 반복적 인 신경망.

그러나 비디오 게임 유전 알고리즘과 반복적 인 신경망 모두 복잡한 방법으로 들립니다. 또한 나는 모델을 훈련시키는 초강력 컴퓨터가 없으며 훈련 할 데이터를 어디서 얻을지도 모른다.

기본적으로 저는이 고급 주제를 배우는 방법과 사람들이 어떻게 생각해 내는지 궁금합니다.

Answer 1

게시 한 링크는 유전 알고리즘에 관한 것입니다. 그들과 MarI/O 게임이 어떻게 작동하는지) AI 프로그래밍 게임을위한 Ai Techniques for AI (AI) 게임을 만드는 알고리즘 NEAT가 사용됩니다. 또한 내 github에있는자가 운전용 자동차에 구현되어 있습니다.

중요한 두 개의 링크가 있어야합니다. Atari Games here을 배우는 신경망 사용 및 gridworld에서의 사용에 관한 정보 here. 이 알고리즘은 요즘 최첨단 기술입니다.

상담원 학습에 관심이 있으시면 설명대로 Sutton here을 읽어야합니다. 강화 학습은 당신이 찾고있는 것입니다.