Создание интеллектуальной игры «Крестики-нолики» с использованием Python и машинного обучения

Создание интеллектуальной игры «Крестики-нолики» на Python

Введение

Крестики-нолики — классическая игра, которая пользуется популярностью во всем мире. В этой статье мы рассмотрим, как создать интеллектуальную версию этой игры с использованием Python и машинного обучения. Мы будем использовать библиотеку TensorFlow для создания нейронной сети, которая будет обучаться на большом наборе данных игр в крестики-нолики и в конечном итоге сможет побеждать человеческих соперников.

Настройка

Для начала нам нужно установить необходимые зависимости:

pip install tensorflow numpy pandas

Мы также создадим виртуальное окружение, чтобы изолировать этот проект от других проектов Python:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Подготовка данных

Для обучения нашей нейронной сети нам понадобятся данные. Мы будем использовать набор данных из 70 000 игр в крестики-нолики, собранных из различных источников. Вы можете загрузить набор данных здесь.

После загрузки набора данных мы проанализируем его, чтобы извлечь признаки, которые будут использоваться в качестве входных данных для нашей нейронной сети. Мы будем использовать следующий список признаков:

• Последнее размещение крестика/нолика
• Последний ход игрока
• Все предыдущие ходы

Создание нейронной сети

Теперь, когда у нас есть данные, мы можем создать нашу нейронную сеть. Мы будем использовать простую полностью связанную нейронную сеть с двумя скрытыми слоями:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(9, activation='softmax')
])

Обучение нейронной сети

Затем мы обучим нашу нейронную сеть, используя набор данных. Мы будем использовать функцию потерь кросс-энтропии и оптимизатор Adam:

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

Оценка нейронной сети

После обучения мы оценим нашу нейронную сеть, используя набор данных проверки:

model.evaluate(X_test, y_test)

Если наша нейронная сеть работает хорошо, она должна иметь высокую точность на наборе данных проверки.

Игра против нейронной сети

Наконец, мы можем сыграть против нашей нейронной сети, чтобы проверить ее возможности. Мы создадим простой интерфейс командной строки, который позволит нам вводить наши ходы и получать ответные ходы от нейронной сети.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать интеллектуальную версию игры «Крестики-нолики» с использованием Python и машинного обучения. Мы создали нейронную сеть, обучили ее на большом наборе данных и оценили ее работу. Мы также создали простой интерфейс командной строки, который позволяет нам играть против нейронной сети. Этот проект представляет собой отличный способ узнать больше о машинном обучении и искусственном интеллекте.