Курсы для начинающих, которые вникают в создание более сложных систем машинного обучения (компьютерное зрение, генетические алгоритмы, генерация текста/изображений)

Question

Я взял курс ML в колледже, который охватывал в основном тот же материал, что и курс Курсеры Эндрю Нг (но также включал немного больше математики и доказательств, чем курс Нг). Я просто взял курс Нг в качестве переподготовки, и теперь я не знаю, куда идти.

Я хотел бы научиться делать классные вещи, например, сделать модель, которая учится играть в видеоигру сама по себе. Я нахожу генетические алгоритмы действительно интересными, но не знаю, как они работают. Например, это видео я продолжаю возвращаться к этим видео и интересно, как это работает.

Genetic Algorithm Learns to fight

MarI/O neural network playing videogame

Другое дело, что меня интересует компьютерное зрение и естественный язык вещи. Рекуррентная нейронная сеть, которая учится делать new magic cards by itself is really amazing to me.

Но и генетические алгоритмы видеоигр, и повторяющиеся нейронные сети кажутся сложными. Кроме того, у меня нет ультрамощного компьютера для обучения модели, и я также не знаю, где получить данные для обучения.

В основном мне интересно, как узнать эти более сложные темы и как люди придумали их.

Answer 1

Ссылки, которые вы опубликовали, посвящены генетическим алгоритмам. О них и о том, как работает игра MarI/O) вы можете прочитать книгу Ai Techniques For Game Programming, в которой алгоритм NEAT используется для создания игр AI. У меня также есть реализация в самозанятой машине на моем github.

Есть еще две важные ссылки, которые вы должны прочитать. Об использовании нейронной сети для изучения игр Atari here и ее использования в gridworld here. Этот алгоритм в настоящее время является самым современным.

Если вы заинтересованы в обучении агентов, в качестве вашего описания вы также должны прочитать Sutton here. Укрепление обучения - это то, что вы ищете.