Побудова нейронної мережі моделі класифікації для оцінки політики агента в глибокому навчанні з підкріпленням на прикладі гри Minecraft
Вантажиться...
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 84 с., 19 рисунків, 15 таблиць, 30 джерел.
В роботі розглянуті і проаналізовані одні з найбільш вживаних з тих, що
існують на даний момент, сучасних методів інтелектуального аналізу даних.
Проведено дослідження відомих методів класифікації, а також ефективності
використання ансамблів базових класифікаторів. Окрім цього, була
запропонована модель нейронної мережі для класифікації та використання її
для навчання Q функціїї, доведена її ефективність на практичній задачі, а саме
класифікації для гри Minecraft.
В роботі було розглянуто загальні відомості про машинне навчання,
розглянуто основні складові методики Q-Learning. Було виконано аналіз
сучасного використання модифікацій Q-Learning.
Об’єктом дослідження є фото та відео дані з гри Minecraft а також їх
навігація та розмічені сегменти.
Предметом дослідження є математичні моделі інтелектуального аналізу
даних та їх ансамблів для проведення класифікації на основі статистичних
даних.
Опис
Ключові слова
класифікація, машинне навчання, навчання з підкріпленням, попередня обробка даних, беггінг, бустинг, нейронні мережі, q функція, classification, machine learning, background training, pre-data processing, bagging, busting, neural networks, q function
Бібліографічний опис
Мосійчук, Я. В. Побудова нейронної мережі моделі класифікації для оцінки політики агента в глибокому навчанні з підкріпленням на прикладі гри Minecraft : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Мосійчук Яна Василівна. – Київ, 2020. – 84 с.