inteligência artificial para jogos - machine learning
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8/8/2019 Inteligncia Artificial para Jogos - Machine Learning
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Inteligncia Artificial
para JogosMachine Learning
GT-JEDI Jogos Digitais
Inteligncia Artificial para JogosUNISINOS
Prof. MSc. Joo Ricardo Bittencourt
Update: 19 Out. 2010
Agradeo e dedico estas
aulas ao Prof. Osrio
Tome a plula
vermelha
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/br/ -
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UNISINOS - Joo Ricardo Bittencourt
Sumrio Conceitos bsicos Modelo de Aprendizagem Modos de Aprendizado Bibliografia de Machine Learning
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Conceitos bsicos O que Aprendizado?
Adaptao de comportamento Melhorar o desempenho Evitar de repetir os mesmos erros Interao com meio Experimentao Usar a experincia
Generalizar Criar regras gerais
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Conceitos bsicos E o aprendizado nos jogos?
Aprender comportamentos Criar novas estratgias Ao/Reao Colocados nos agentes inteligentes
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Conceitos bsicos Conceitos bsicos para aprendizagem
Experincia & Memria Casos passados Otimizao & Adaptao Medida de
desempenho Interao Passivo ou ativo Gerao de Novos Conhecimentos
(generalizao)
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Modelo de Aprendizagem
Mitchell,1997
TarefaP(x)
Funo de
Avaliao
Experincia
(Casos passados)
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Modelo de Aprendizagem
Mitchell,1997
BOTKill Player!
P(x)Tempo para
eliminar o
player
Partida 1, tempo1
Partida 2, tempo2
...
Partida n, tempo n
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Modelo de Aprendizagem Ir existir uma funo ideal (funo alvo) dada
uma determinada situao a melhor ao F(s) A
Este mapeamento na maioria das vezes vairequerer alto custo computacional
Utiliza-se uma funo de aproximao Reduzir a complexidade, mas adiciona algum
nvel de erro comum usarmos tcnicas de aprendizagem
de mquinas como funo de aproximao
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Modelo de Aprendizagem Para termos um problema de aprendizagem de
mquinas necessrio ter (Mitchell) Um tarefa Uma base de experincias Uma funo de avaliao Conhecermos a funo alvo Definirmos uma funo de aproximao
(heurstica)
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Modos de Aprendizado
Aprendizado
Indutivo
AprendizadoSupervisionado
AprendizadoNo-Supervisionado
Classificao Regresso(aprox. funes)
Exemplos
AgrupamentoProfessor
Classes
Valores
estimados
Redes Neurais ArtificiaisMLP Backpropagation (conex.)
Induo de rvores de DecisoC4.5 (simb)
Redes Neurais ArtificiaisMLP Backpropagation (conex.)
Regresso Linear
CBRK-NNK-Means
Outras tcnicas
Alg. GenticosAprediz.Bayesiana
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Modos de Aprendizado
Aprendizado
Indutivo
AprendizadoSupervisionado
AprendizadoNo-Supervisionado
Classificao Regresso(aprox. funes)
Exemplos
AgrupamentoProfessor
Classes
Valores
estimados
Redes Neurais ArtificiaisMLP Backpropagation (conex.)
Induo de rvores de DecisoC4.5 (simb)
Reinforcement Learning
Q-Learning
CBRK-NNK-Means
Aprendizado
Semi-Supervisionado
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Modos de Aprendizado
Aprendizado
Indutivo
AprendizadoSupervisionado
AprendizadoNo-Supervisionado
Classificao Regresso(aprox. funes)
Exemplos
AgrupamentoProfessor
Classes
Valores
estimados
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Modos de Aprendizado Tudo deve comear com os exemplos!
Conjunto de exemplos Induzir Conhecimento
Conhecimento inferido a partir da prtica, dosexemplos
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Bibliografica bsica Softwares
C4.5 http://www.cse.unsw.edu.au/~quinlan/ Dtree http://fuzzy.cs.uni-magdeburg.de/~borgelt/
Weka http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ R http://www.r-project.org/ ITI http://www.cs.umass.edu/~lrn/iti/ AQ Family http://www.mli.gmu.edu/msoftware.html See5 http://www.rulequest.com/ CART http://www.salford-systems.com/ Clementine http://www.spss.com/clementine/
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Bibliografica bsica Machine Learning. Tom Mitchell, 1998. Sistemas Inteligentes. Solange Rezende, 2003. Redes Neurais. Simon Haykin, 2001. C4.5: Programs for machine learning. Ross
Quinlan, 1993 Raciocnio Baseado em Casos. Von Wangenheim,
2003.