Inteligência Artificial Jogando Super Mario
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Inteligência Artificial Jogando Super Mario
Utilizar da aprendizagem por reforço para ensinar a uma máquina como se joga Super Mario.
Antes do Treino
Importações
Usaremos o gym, para isso precisamos instalar a mesma.
$ pip install gym gym[all] gym_super_mario_bros
Faremos a importação do modelo no tensorflow.keras e o restante para adição, como: Dense, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling e Dropout.
Utilizaremos a camada de convolução para pegarmos o vídeo do jogo e fazermos o processamento. A camada de convolução basicamente serve para “converter” nossa imagem em uma matriz de dimensão escolhida no modelo. O MaxPooling fará a redução da dimensionalidade dessa matriz.
O Flatten tem a função de pegar essa matriz e retornar um array unidimensional.
Modelo da Rede Neural
Faremos a aplicação da camada de convolução no início como mostra a imagem. A camada de convolução irá pegar a imagem e converter para uma matriz, após isso o max pooling fará a redução da dimensionalidade da matriz, passaremos mais uma vez pela camada de convolução e pela camada de pooling, todas as ativações será a ‘relu’.
Após ter feito isso nós faremos a aplicação da camada do Flatten, que fará um array unidimensional com a matriz. Após isso, nós aplicaremos então a camada densa da rede neural.
Dense(512, activation='relu')
Dense(256, activation='relu')
Dense(number_action, activation='linear')
Na última camada temos nossa camada densa de output, que tem a função de ativação ‘linear’ e o número de ações que o jogo terá.
Treino
Faremos um loop e definiremos os parâmetros para rodarmos o game e treinar a rede neural.
Faremos o treino com base nas ações, e com isso recebermos o output da próxima ação. Você pode obter um ótimo resultado utilizando um computador na cloud para fazer o treino, depois você apenas salva os pesos do treino feito.
Após o Treino
Referências
AI/ML
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