He hecho esto algunas veces. Hay cosas que lo hacen difícil, pero no es la parte de aprendizaje de refuerzo real.
Primero, necesitas implementar la lógica de todo el juego. Eso podría resultar sorprendentemente complejo para algunos juegos de mesa, con todas sus complejidades.
Luego, está la IA. Debido a que hay tantas reglas diferentes y decisiones diferentes que se deben tomar en un juego de mesa, generalmente es mejor crear una IA que combine un motor basado en reglas con aprendizaje de refuerzo. De lo contrario, hay tantas opciones que el agente de aprendizaje tardará una eternidad en descubrir patrones útiles. Básicamente, inicia la IA enseñándole un conjunto de reglas simples que le permitirán tomar decisiones óptimas cuando puedan calcularse directamente por la fuerza bruta. Después de eso, aplica el aprendizaje de refuerzo para optimizar las decisiones de más alto nivel. Esa es la parte fácil. Puede hacerlo utilizando Q-learning o redes neuronales o metaheurísticas.
- ¿Cuáles son las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural en una revista en línea?
- ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje inductivo y transductivo?
- ¿Cómo deberías comenzar una carrera en aprendizaje profundo?
- ¿Cómo puede alguien usar los datos de la secuencia de genes para encontrar genes responsables de una enfermedad genética en particular?
- ¿Cómo se pueden usar Hadoop y NoSQL para procesar grandes conjuntos de datos en Java?
