Побудова нейронної мережі моделі класифікації для оцінки політики агента в глибокому навчанні з підкріпленням на прикладі гри Minecraft

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Юрій Петрович
dc.contributor.authorМосійчук, Яна Василівна
dc.date.accessioned2021-04-19T16:58:03Z
dc.date.available2021-04-19T16:58:03Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractМагістерська 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.uk
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 84 pages, 19 figures, 15 tables, 30 sources. Theme: Deep reinforcement learning for Minecraft, image classification. The known methods of classification, as well as the efficiency of use of ensembles of basic classifiers, are conducted. In addition, a neural network model was proposed to classify and use it to train Q functions, and proved its effectiveness in a practical task, namely, classification for the Minecraft game. The paper considered general information about machine learning, the basic components of the methodology Q-Learning. The using of modern versions of Q- Learning was analyzed, such as Fuzzy Q-learning. The subject of the study is photos and video data from the Minecraft game, as well as their navigation and marked segments. The subject of research is mathematical models of data mining and their ensembles for classification based on statistics.uk
dc.format.page84 с.uk
dc.identifier.citationМосійчук, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40676
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectпопередня обробка данихuk
dc.subjectбеггінгuk
dc.subjectбустингuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectq функціяuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectbackground traininguk
dc.subjectpre-data processinguk
dc.subjectbagginguk
dc.subjectbustinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectq functionuk
dc.subject.udc51uk
dc.titleПобудова нейронної мережі моделі класифікації для оцінки політики агента в глибокому навчанні з підкріпленням на прикладі гри Minecraftuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Mosiichuk_magistr.pdf
Розмір:
1.91 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи