Parameter Machine Learning untuk deteksi manusia vs komputer
Saya ingin memulai proyek pembelajaran mesin yang harus mengenali apakah seorang pemain adalah manusia atau komputer.
Saya memiliki kumpulan data dengan label berlabel (komputer atau manusia).
Menurut Anda, apa parameter masukan yang baik? Saya juga ingin memasukkan menggunakan posisi catur dan gerakannya. Tetapi pengkodean mana yang sesuai?
Parameter lainnya adalah beberapa nilai evaluasi posisi dan material serta kerugian kelabang
Jawaban
Berasal dari latar belakang pembelajaran mesin, meskipun ini terdengar seperti tugas pembelajaran yang diawasi, jangan mengharapkan hasil yang layak.
Sebagian besar pemain saat ini menggunakan komputer untuk menganalisis posisi dan mempersiapkan cukup dalam dengan mesin. Jadi perbedaannya ada di sebagian besar permainan tingkat menengah hingga tinggi.
Juga, sekadar mengetahui apakah sebuah game dimainkan oleh komputer atau tidak saja tidak cukup. Untuk melatih model apa pun, Anda harus memiliki pemahaman intuitif tentang data Anda. Dalam hal ini, urutan gerakan yang dimainkan saja tidak cukup.
Tetapi jika Anda masih bertekad untuk mencoba tangan Anda dalam hal ini, Anda dapat melihat klasifikasi urutan menggunakan jaringan LSTM menggunakan matriks yang dikodekan sebagai input, tetapi saya tidak melihatnya berfungsi dengan baik sama sekali. Jika manusia tidak dapat membedakannya, model apa pun yang Anda kembangkan juga tidak akan dapat membedakannya.