Hvordan er datasættet til træning af AI-modellen i Pong forberedt, og hvilke forbehandlingstrin er nødvendige for at sikre, at data er egnet til træning?
Forberedelse af datasættet til træning af AI-modellen i Pong
Dataindsamling
Det første trin i at forberede et datasæt til træning af en AI-model til spillet Pong involverer indsamling af rå spildata. Disse data kan indsamles på forskellige måder, såsom optagelse af gameplay-sessioner, hvor menneskelige spillere eller allerede eksisterende AI-agenter spiller spillet. De registrerede data skal omfatte:
1. Spilstater: Dette indebærer at fange positionerne af paddles, bolden og potentielt andre relevante spilelementer ved hver frame.
2. Aktioner: De handlinger, som spilleren eller AI-agenten udfører ved hvert billede, såsom at flytte pagajen op eller ned.
3. Belønninger: De umiddelbare belønninger modtaget for hver handling, som i Pong kunne være scorede point eller påløbne straffe.
En typisk datasætindgang kan se sådan ud:
{{EJS12}}Dataforarbejdning
Når rådataene er indsamlet, skal de gennemgå flere forbehandlingstrin for at sikre, at de er egnede til træning af et neuralt netværk. Disse trin omfatter: 1. Normalisering: Boldens og padlernes positioner bør normaliseres til en ensartet skala. Hvis spilleskærmen for eksempel er 800x600 pixels, kan positionerne normaliseres til et interval mellem 0 og 1.
python
def normalize_position(position, screen_width, screen_height):
return [position[0]/screen_width, position[1]/screen_height]
2. One-Hot-kodning: Handlinger skal konverteres til et format, der er egnet til maskinlæringsmodeller. One-hot-kodning bruges typisk til dette formål.
python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
actions = ["up", "down", "stay"]
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_actions = encoder.fit_transform(np.array(actions).reshape(-1, 1))
3. Rammestabling: For at give modellen tidsmæssig kontekst kan på hinanden følgende rammer stables sammen. Dette gør det muligt for modellen at forstå bevægelsen af bolden og padler over tid.
python
def stack_frames(frames, stack_size):
stacked_frames = []
for i in range(len(frames) - stack_size + 1):
stacked_frames.append(frames[i:i + stack_size])
return np.array(stacked_frames)
4. Formgivning af belønninger: Justering af belønningssignalet for at gøre træningsprocessen mere effektiv. For eksempel kan det tilskynde modellen til at vinde hurtigere, hvis du giver en lille negativ belønning for hvert billede, spillet ikke vindes.
{{EJS16}}Oprettelse af trænings- og valideringssæt
De forbehandlede data opdeles derefter i trænings- og valideringssæt. Dette trin er vigtigt for at sikre, at modellen kan generalisere til nye, usete data. En almindelig split ratio er 80% for træning og 20% for validering.
{{EJS17}}Dataforøgelse
For at forbedre modellens robusthed kan dataforstærkningsteknikker anvendes. Dette kan omfatte:
1. Tilfældig vending: Vend spilskærmen vandret.
2. Tilfældig beskæring: Beskær dele af spilskærmen for at simulere forskellige skærmstørrelser eller perspektiver.
3. Tilføjelse af støj: Tilføjelse af tilfældig støj til positionerne af bolden og padler.
{{EJS18}}Træning af modellen i Python
Med datasættet forberedt, er næste trin at træne AI-modellen ved hjælp af en dyb læringsramme såsom TensorFlow. Et Convolutional Neural Network (CNN) bruges typisk til denne opgave på grund af dets effektivitet til behandling af visuelle data.
Definition af modelarkitekturen
En simpel CNN-model for Pong kan omfatte flere foldningslag efterfulgt af fuldt forbundne lag.
{{EJS19}}Kompilering af modellen
Modellen er derefter kompileret med en passende optimerings- og tabsfunktion. Til en klassifikationsopgave som denne bruges almindeligvis kategorisk krydsentropi.
{{EJS20}}Træning af modellen
Modellen trænes ved hjælp af træningsdataene, hvor valideringssættet bruges til at overvåge ydeevne og forhindre overfitting.
{{EJS21}}Indlæser modellen i TensorFlow.js
Når modellen er trænet, kan den konverteres til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js og indlæses i en webapplikation.
Konvertering af modellen
TensorFlow.js giver et værktøj til at konvertere TensorFlow-modeller til TensorFlow.js-formatet.
{{EJS22}}Indlæsning af modellen i browseren
I webapplikationen kan TensorFlow.js-modellen indlæses og bruges til inferens.
{{EJS23}}Tags
Machine Learning, Data Preprocessing, TensorFlow, TensorFlow.js, CNN
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dyb læring i browseren med TensorFlow.js:
- Hvilken JavaScript-kode er nødvendig for at indlæse og bruge den trænede TensorFlow.js-model i en webapplikation, og hvordan forudsiger den pagajens bevægelser baseret på boldens position?
- Hvordan konverteres den trænede model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js, og hvilken kommando bruges til denne konvertering?
- Hvilken neural netværksarkitektur bruges almindeligvis til træning af Pong AI-modellen, og hvordan defineres og kompileres modellen i TensorFlow?
- 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?
- Hvilken rolle spiller dropout for at forhindre overfitting under træningen af en dyb læringsmodel, og hvordan implementeres det i Keras?
- Hvordan letter brugen af lokal lagring og IndexedDB i TensorFlow.js effektiv modelstyring i webapplikationer?
- Hvad er fordelene ved at bruge Python til træning af deep learning-modeller sammenlignet med træning direkte i TensorFlow.js?
- Hvordan kan du konvertere en trænet Keras-model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js til browserimplementering?
- Hvad er de vigtigste trin involveret i at træne en dyb læringsmodel i Python og implementere den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation?
- Hvad er formålet med at rydde dataene ud efter hvert andet spil i AI Pong-spillet?
Se flere spørgsmål og svar i Deep learning i browseren med TensorFlow.js