Co je Self-Play v AI?
Tréninková technika, kde AI systém hraje proti kopiím nebo verzím sebe sama pro zlepšování.
Definice
Self-Play neboli Hra proti sobě je tréninková technika, kde AI systém hraje nebo soutěží proti kopiím nebo různým verzím sebe sama pro kontinuální zlepšování svých strategií a schopností.
Účel
Self-Play umožňuje AI systémům učit se bez lidských protihráčů nebo externích dat, využíváním sebe sama jako tréninkového partnera a vyvinutím stále náročnějších strategií.
Funkce
Self-Play funguje prostřednictvím iterativního tréninku, kde systém hraje hry proti sobě, učí se z vítězství a porážek a upravuje své strategie, čímž vytváří kontinuální smyčku zlepšování.
Příklad
AlphaGo a AlphaZero od DeepMind využily Self-Play k ovládnutí her jako Go a šachy, hraním milionů her proti sobě a vyvinutím nadlidské herní síly.
Související
Self-Play úzce souvisí s Reinforcement Learning, Game Theory, Competitive Learning a různými optimalizačními strategiemi pro herní AI systémy.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Self-Play (Hra proti sobě), kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!
Co znamená Top-Down v transformaci?
V kontextu agilní transformace se 'top-down' přístup vztahuje na proces, ve...
Co je Latency v AI?
Latency neboli Latence je čas, který uplyne mezi odesláním dotazu nebo poža...
Co je downstream?
Odkazuje na aktivity od přijetí žádosti po dokončení služby pro zákazníka v...