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5 réponses à ce sujet

#1 ICE-9

ICE-9

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Posté 19 mai 2019 - 02:27

Bonjour,

 

J'ai 27 ans et un Master en électronique.

J'ai réalisés quelques robots et l'asservissement devient rapidement un enfer. Pour cette raison, je trouve passionnant l'apprentissage par renforcement qui permet de réaliser des choses très intéressantes avec des algorithmes intuitifs.

 

Dernièrement j'ai utilisé la méthode de DeepMind pour créer une IA qui joue au casse-brique:

https://www.youtube....h?v=kLSBRqLsEWY

 

Et j'ai pour projet à plus ou moins long terme de réaliser ceci:

https://www.youtube....h?v=lUZUr7jxoqM



#2 Amhnemus

Amhnemus

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Posté 19 mai 2019 - 07:33

Bienvenue a toi

#3 Mike118

Mike118

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Posté 20 mai 2019 - 02:30

Bienvenue ! N'hésite pas à nous en dire plus sur ton casse brique ;) 

 

J'ai hâte de voir ce projet de quadrupède commencer ;) 

 

à bientôt ! 


Si mon commentaire vous a plus laissez nous un avis  !  :thank_you:

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#4 Oliver17

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Posté 20 mai 2019 - 07:08

Bienvenue ^^


signature_01.png -->

 

Mon Tipeee
 


#5 ICE-9

ICE-9

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Posté 20 mai 2019 - 04:45

Merci!

 

Bienvenue ! N'hésite pas à nous en dire plus sur ton casse brique ;)

 

Je voulais faire comme DeepMind avec son IA qui jouait aux jeux Atari:

-Qu'elle utilise uniquement les images du jeu pour choisir ses actions : à elle de se débrouiller pour extraire la position des briques, celle de la balle, estimer les distances etc.

L'algorithme de base en apprentissage par renforcement est le Q-learning. La technique de DeepMind a été de fusionner le Q-learning avec des réseaux de neurones CNN (car spécialisés dans l'analyse d'images).

 

Durant l'entrainement elle obtenait 1 point pour chaque brique cassée et chaque perte de balle lui indiquait que la partie était finie.

Je suis en train de rédiger le détail (théorie + code complet) de ce projet sur mon site, il me reste 2 parties à écrire. 



#6 Path

Path

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Posté 20 mai 2019 - 10:53

Impressionnante la video du casse briques !!
Bienvenue

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