Hvad er Self-Play?

Træningsmetode hvor AI-agenter forbedrer sig ved at spille eller konkurrere mod kopier af sig selv.

🤖

Definition

Self-Play er en træningsmetode, hvor AI-agenter forbedrer deres evner ved at spille eller konkurrere mod kopier af sig selv i stedet for mod forudprogrammerede modstandere.

🎯

Formål

Self-Play har til formål at skabe kontinuerlig forbedring ved at sikre, at AI-agenten altid møder modstandere på sit eget niveau, hvilket driver innovation og tilpasning.

⚙️

Funktion

Self-Play fungerer ved at køre mange iterationer, hvor agenten spiller mod tidligere versioner af sig selv og lærer af både sejre og nederlag.

🌟

Eksempel

AlphaZero lærte at mestre skak ved self-play - den spillede millioner af spil mod sig selv og blev stærkere end alle eksisterende skakprogrammer.

🔗

Relateret

Self-Play er relateret til reinforcement learning, game theory og iterative training.

🍄

Vil du vide mere?

Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Self-Play, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!