Hvad er de vigtigste trin involveret i at udvikle en AI-applikation, der spiller Pong, og hvordan letter disse trin implementeringen af ​​modellen i et webmiljø ved hjælp af TensorFlow.js?

/ / Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Dyb læring i browseren med TensorFlow.js, Træningsmodel i Python og indlæsning i TensorFlow.js, Eksamensgennemgang

Udvikling af en AI-applikation, der spiller Pong, involverer flere nøgletrin, som hver især er afgørende for den succesfulde oprettelse, træning og implementering af modellen i et webmiljø ved hjælp af TensorFlow.js. Processen kan opdeles i adskilte faser: problemformulering, dataindsamling og forbehandling, modeldesign og træning, modelkonvertering og implementering. Hvert trin er afgørende for at sikre, at AI'en fungerer effektivt og kan tilgås via en webbrowser. Nedenfor er en detaljeret forklaring af hver fase sammen med eksempler for at illustrere nøglepunkter.

1. Problemformulering

Det første skridt i udviklingen af ​​en AI-applikation til at spille Pong er at definere problemet klart. Pong er et simpelt todimensionelt spil, der involverer at styre en pagaj for at slå en bold frem og tilbage over skærmen. Formålet med AI er at styre pagajen på en sådan måde, at man maksimerer chancerne for at ramme bolden og forhindrer den i at passere pagajen.

Nøgleovervejelser i denne fase omfatter:
- Definition af statens rum: Tilstandsrummet inkluderer alle de variabler, der beskriver den aktuelle situation i spillet. For Pong inkluderer dette typisk boldens position og hastighed og pagajens position.
- Action Space: Handlingerne er de mulige bevægelser, som pagajen kan foretage, såsom at bevæge sig op, bevæge sig ned eller holde sig stille.
- Belønningsfunktion: Belønningsfunktionen er vigtig, da den styrer læringsprocessen. I Pong kan en fælles belønningsfunktion give en positiv belønning for at slå bolden og en negativ belønning for at misse den.

2. Dataindsamling og forbehandling

Til træning af AI har vi brug for data, der repræsenterer forskellige tilstande i spillet og de tilsvarende handlinger. Disse data kan indsamles ved enten at spille spillet manuelt og registrere tilstande og handlinger eller ved at bruge et script til at simulere tilfældigt eller heuristisk-baseret spil.

Forbehandling involverer:
- normalisering: Skalering af data til et område, der er egnet til det neurale netværk. For eksempel kan positioner og hastigheder normaliseres til et område mellem 0 og 1.
- Feature Engineering: Oprettelse af yderligere funktioner, der kan hjælpe modellen med at lære bedre. For Pong kan dette omfatte beregning af afstanden mellem bolden og pagajen.

3. Modeldesign og uddannelse

Det næste trin er at designe en neural netværksmodel, der kan lære at spille Pong. Dette involverer typisk:
- Valg af modelarkitektur: Et almindeligt valg for denne type problemer er et Convolutional Neural Network (CNN), hvis inputtet er billedbaseret, eller et simpelt feedforward neuralt netværk, hvis inputtet er et sæt numeriske funktioner.
- Definition af tabsfunktionen: Tabsfunktionen måler, hvor godt modellens forudsigelser matcher de faktiske resultater. For forstærkende læringsopgaver som Pong involverer tabsfunktionen ofte forskellen mellem forudsagte og faktiske belønninger.
- Træning af modellen: Ved hjælp af et framework som TensorFlow trænes modellen på de indsamlede data. Dette involverer at føre data ind i modellen, beregne tabet og opdatere modellens vægte for at minimere tabet ved hjælp af en optimeringsalgoritme som gradientnedstigning.

Eksempel:

{{EJS3}}
4. Modelkonvertering


Når modellen er trænet, er næste trin at konvertere den til et format, der kan bruges i et webmiljø. TensorFlow.js leverer værktøjer til at konvertere TensorFlow-modeller til et format, der kan indlæses og køres i browseren. - Gemmer modellenDen trænede model gemmes i TensorFlows SavedModel-format. Konvertering af modellenVed hjælp af TensorFlow.js-konverteren konverteres SavedModel til et format, der kan indlæses af TensorFlow.js. Eksempel:

{{EJS4}}
5. Implementering


Det sidste trin er at implementere modellen i et webmiljø. Dette involverer: - Indlæsning af modellen i browserenBrug af TensorFlow.js til at indlæse den konverterede model. - Integrering med spilletSkrivning af JavaScript-kode for at integrere modellen med Pong-spillet, så modellen kan træffe beslutninger i realtid baseret på spillets tilstand. Eksempel:

html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
    <script>
        async function loadModel() {
            const model = await tf.loadGraphModel('/path/to/tfjs_model/model.json');
            // Integrate with the game logic
        }
        loadModel();
    </script>
</head>
<body>
    <canvas id="pongCanvas"></canvas>
    <script src="pong.js"></script>
</body>
</html>

I `pong.js` ville du inkludere den nødvendige kode til at fange spillets tilstand, indlæse den i modellen og bruge modellens forudsigelser til at styre pagajen.
Ved at følge disse trin kan en AI-applikation, der spiller Pong, udvikles, trænes i Python og implementeres i et webmiljø ved hjælp af TensorFlow.js. Hver fase bygger på den foregående og sikrer, at det endelige produkt er både funktionelt og tilgængeligt for brugerne via deres webbrowsere.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dyb læring i browseren med TensorFlow.js:
Se flere spørgsmål og svar i Deep learning i browseren med TensorFlow.js
Flere spørgsmål og svar:
Tagged under: , , , , ,