Перейти к публикации

Автоматизированный анализ драфта


rx303
 Поделиться

Рекомендованные сообщения

Да, я когда изначально карты EMN добавлял, то случайно выставил Sigardian Priest сет EMA. Поэтому эта карта первые несколько недель в драфтах не появлялась. Сейчас вернул, но надо еще заново обучить бота, потому что в львиной доле драфтов карта отсутствует, и комп не знает, что с ней делать.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Ответы 57
  • Создано
  • Последний ответ

Наиболее активные участники

Дни наивысшей активности

del

Изменено пользователем Kink
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

Немного со своей нейросетевой колокольни:

 

Размер сети - много разного перебрал, сейчас это 3 слоя по 1000 нейронов.

Не используйте всего одну нейронную сеть с одной топологией. Используйте несколько с разными (кортеж). А потом в качестве результирующего решения берите средневзвешенное. Это снимет муки выбора "единственно верной" топологии, особенно если такие топологии генерятся автоматически по неким правилам (например, количество слоев - случайное от 3 до 7, количество нейронов - случайное от 1000 до 100000, количество нейронов на слой - случайное от 100 до 10000).

 

Или эволюционные алгоритмы (в совокупности с нормальным обучением)?

zuko3d дело говорит. Backprop имеет свойство застревать в локальных экстремумах, а разбавление эволюционными элгоритмами градиентных решает эту проблему. Полагаясь только на backprop, будете наблюдать большую волатильность результатов.

 

Как и в прошлый раз - сейчас бот ничего не умеет, завтра переобучу по тем драфтам, которые успеют сыграть.

3xBFZ я давно не переучивал.

Переобучайте автоматом по расписанию, это экономит много времени и нервов. Если использовать кортеж нейросетей, то в него можно динамически добавлять "новичков" вместо самых слабых (по вашим критериям оценки) "старичков", что сделает прогноз более надежным.

 

Конечно, не нормально. Сейчас как раз займусь потихоньку всеми этими мелочами.

Использовать алгоритмический рандомайзер можно, но не шибко хорошо. https://www.random.org/ - одно из решений (не обязательно юзать api, можно дергать данные последовательно из исторических слепков).

 

P.S. Есть RBF-сети, они могут лучше подойти для такой задачи (так понял, что вы используете многослойный персептрон на текущий момент). Они должны хорошо работать в многомерном пространстве признаков ("редкость"+"цвет"+"количество цветов"+"тип"+"CMC"+"порядковый номер"+"фойловость", а не только "порядковый номер") .

 

P.P.S. Очень крутое начинание!))

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

rx303, мне ка нубу в мтг сайт очень понравился. Единственное, все же некоторые моменты смущают - к примеру. Если посмотреть на Pick order P1P1 EMN-EMN-SOI, то в топе Hanweir Battlements и лишь после него Clear Shot. Согласитесь, странно.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

rx303, мне ка нубу в мтг сайт очень понравился. Единственное, все же некоторые моменты смущают - к примеру. Если посмотреть на Pick order P1P1 EMN-EMN-SOI, то в топе Hanweir Battlements и лишь после него Clear Shot. Согласитесь, странно.

На самом деле, практики в машинном обучении до этого проекта у меня не было. И если кто-нибудь опытный захочет поучаствовать и улучшить показатели - я только за.

Плюс из-за некоторых зависимостей обучение (как я это делал) можно проводить только под linux, а я сейчас в отпуске с ноутом с виндой.

Разбираюсь, как авторизацию и всякие формы в django прикрутить, но солнце и пляж отвлекают )

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

На самом деле, практики в машинном обучении до этого проекта у меня не было. И если кто-нибудь опытный захочет поучаствовать и улучшить показатели - я только за.

Плюс из-за некоторых зависимостей обучение (как я это делал) можно проводить только под linux, а я сейчас в отпуске с ноутом с виндой.

Разбираюсь, как авторизацию и всякие формы в django прикрутить, но солнце и пляж отвлекают )

А проясни откуда изначальные оценки карт?

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

А проясни откуда изначальные оценки карт?

Появляется новый сет, меняется набор карт в драфте - сеть ничего не знает и пикает просто первую карту по алфавиту. Посетители сайта все же играют против таких ботов драфты. На следующий день я беру эти данные и обучаю на них. Бот немного умнеет, и играть с ним становится уже интереснее. На следующий день - снова повторяю. В итоге через 3-4 дня достигается вполне приемлимый уровень.

 

Оценки карт - это производная от обученной сети. Я подаю на вход "бустер", в котором есть все возможные карты, и смотрю, какую из них выберет ИИ. Потом убираю её из бустера и повторяю, пока он не опустеет. В итоге и получается искомый рейтинг - pick order бота, когда он не сдрафтил еще ни одной карты. Раньше пробовал по-другому - просто один раз прогонял бустер со всеми картами и потом нормировал оценки всех карт на выходе. Но там стал сказываться машинный ноль - на иннистраде авацина была настолько сильнее других карт, что все низкие пики после нормировки превращались в ноль ))

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

Но там стал сказываться машинный ноль - на иннистраде авацина была настолько сильнее других карт, что все низкие пики после нормировки превращались в ноль ))

 

По-моему, с Авациной оно примерно так и должно работать - если в бустере есть Авацина, мы пикаем Авацину и не смотрим на другие карты wink.gif

Изменено пользователем Micoyan
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

 Поделиться

  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу.

×
×
  • Создать...