Checkers AI en Minimax Algoritme

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Wat is het doel van het scoringsalgoritme in het checkersprogramma?

Om punten toe te kennen aan specifieke kenmerken van bordposities (correct)

Om de snelheid van het spel te verbeteren

Om de moeilijkheidsgraad van het spel te verhogen

Om de doeltreffendheid van de computer te verhogen

Hoe past de computer de gewichten aan in het bekrachtigingsproces?

Bij verlies worden gewichten die positief bijdroegen vergroot

Bij winst worden alle gewichten gelijkmatig vergroot

Bij verlies blijven de gewichten ongewijzigd

Bij winst worden gewichten die negatief bijdroegen verkleind (correct)

Wat is het minimax-algoritme ontworpen om te doen?

De kenmerken van de bordpositie te evalueren

De totale tijd van het spel te minimaliseren

De laatste zet van de tegenstander te voorspellen

Maximale score voor de computer en minimale score voor de tegenstander te kiezen (correct)

Wat is de rol van de programmeur in het checkersprogramma?

Bepalen welke kenmerken gebruikt worden en hoe deze worden gewaardeerd Signup and view all the answers

Welk principe is cruciaal voor het leren van de computer tijdens het spelen van checkers?

De computer speelt een groot aantal spellen tegen zichzelf om zijn strategie aan te passen Signup and view all the answers

Wat is de functie van het principe van bekrachtiging in machinaal leren voor checkers?

Het aanpassen van gewichten op basis van eerdere prestaties. Signup and view all the answers

Welke procedure wordt gebruikt om de beste zetten in checkers te selecteren?

Minimax-vooruitblikprocedure. Signup and view all the answers

Wat gebeurt er als de computer een slechte positie tegenkomt tijdens het spel?

De computer negeert deze positie. Signup and view all the answers

Wat is een belangrijke factor in het aanpassen van de diepte en breedte van de vooruitblik in checkers?

De stabiliteit van de bordpositie. Signup and view all the answers

Hoe past een computer zijn gewichten aan na een overwinning?

Positieve gewichten worden vergroot terwijl negatieve gewichten verkleind worden. Signup and view all the answers

Wat was een significant resultaat van de ontwikkelingen in machinaal leren voor checkers?

Een programma dat een wereldkampioen verslaat. Signup and view all the answers

Wat is een praktische toepassing van AI buiten het spelcheckers?

In de autopilot van vliegtuigen. Signup and view all the answers

Wat is een kenmerk van de aanname die wordt gemaakt in de minimax-vooruitblikprocedure?

Beide spelers spelen optimaal. Signup and view all the answers

Wat is een belangrijk kenmerk van machine learning?

Het maakt gebruik van algoritmes voor data-analyse. Signup and view all the answers

Hoe helpt Google AI in de strijd tegen illegaal vissen?

Door satellietdata en machine learning in te zetten. Signup and view all the answers

Wat kunnen chatbots zoals Siri en Alexa doen?

Ze kunnen persoonlijke assistentie bieden met stemcommando's. Signup and view all the answers

Wat wordt niet gebruikt om emails correct te categoriseren door Gmail?

Menselijke beoordelaars. Signup and view all the answers

Wat is de rol van miljoenen AI-systemen in zelfrijdende auto’s?

Ze helpen bij het verzamelen en verwerken van data. Signup and view all the answers

Welk van de volgende toepassingen maakt GEEN gebruik van machine learning?

Muziek afspelen op verzoek. Signup and view all the answers

Welk van de volgende uitspraken is waar over AI en duurzaamheid?

AI kan worden ingezet voor het bestrijden van klimaatverandering. Signup and view all the answers

Welke stelregel is belangrijk voor machine learning-systemen?

Ze leren van data om nieuwe uitkomsten te kunnen voorspellen. Signup and view all the answers

Wat is de trainingsset in het proces van het trainen van een neuraal netwerk?

85% van de data Signup and view all the answers

Wat is het doel van het aanpassen van de gewichten tijdens het trainen van een neuraal netwerk?

Om een zo laag mogelijke loss functie te bereiken Signup and view all the answers

Wat betekent het als een netwerk overfit?

Het model is te complex en presteert slecht op nieuwe data Signup and view all the answers

Wat beschrijft de loss functie in het trainen van een neuraal netwerk?

Hoe goed het netwerk de trainingsdata weergeeft Signup and view all the answers

Wat gebeurt er als de training wordt gestopt bij de meest linkse stippellijn tijdens het trainen?

Een netwerk dat underfit Signup and view all the answers

Wat is de rol van de optimizer in het trainen van een neuraal netwerk?

Past de gewichten aan om dichter bij het minimum van de loss functie te komen Signup and view all the answers

Wat is een kenmerk van deep learning?

Het netwerk bevat meerdere lagen die aan elkaar verbonden zijn Signup and view all the answers

Wat geeft de training loss aan tijdens het trainen van een neuraal netwerk?

Hoe goed het model de trainingsdata weergeeft Signup and view all the answers

Wat is de rol van gewichten in een neuraal netwerk?

Ze geven aan hoe sterk een verbinding is tussen neuronen. Signup and view all the answers

Wat gebeurt er met de informatie in een neuraal netwerk?

Informatie wordt voorwaarts doorgegeven van laag naar laag. Signup and view all the answers

Wat is een kenmerk van activeringsfuncties in een neuraal netwerk?

Ze introduceren niet-lineariteit in het netwerk. Signup and view all the answers

Waarom is het belangrijk om de architectuur van een neuraal netwerk zorgvuldig te ontwerpen?

Omdat de architectuur invloed heeft op de prestaties en efficiëntie van het netwerk. Signup and view all the answers

Wat betekent het dat een neuraal netwerk overfit?

Het netwerk is te complex en past zich te veel aan de trainingsdata aan. Signup and view all the answers

Wat is een typische rol van de identiteitsfunctie binnen een neuraal netwerk?

Het geeft de raw output door zonder verandering. Signup and view all the answers

Welke van de volgende opschriften beschrijft het beste het effect van het aantal parameters in een neuraal netwerk?

Teveel parameters kunnen leiden tot een verhoogd risico op overfitten. Signup and view all the answers

Wat is de functie van parameters in de lineaire functie van een neuronaal netwerk?

Ze beïnvloeden de uitkomst van de lineaire combinatie. Signup and view all the answers

Wat is het belangrijkste doel van max-pooling in het KIKS-netwerk?

Het verminderen van de grootte van feature maps Signup and view all the answers

Hoe verhoudt zich het aantal neuronen in een dense layer tot de opslagcapaciteit van het netwerk?

Een groter aantal neuronen betekent meer opslagcapaciteit Signup and view all the answers

Wat is een kenmerk van de verbindingen tussen de neuronen in een dense layer?

Elke verbinding heeft een specifiek gewicht Signup and view all the answers

Waarom kunnen te veel neuronen in een netwerk nadelig zijn?

Ze zorgen voor overfitting van het model Signup and view all the answers

Hoe wordt de uitvoer van een laag in een dense layer bepaald?

Door het toepassen van een lineaire combinatie van de gewichten en invoer Signup and view all the answers

Wat gebeurt er met de laatste matrix van een netwerk na een max-pooling operatie?

Het wordt verkleind tot 1 x 8 x 8 Signup and view all the answers

Welke rol spelen gewichten in de verbindingen tussen neuronen in een netwerk?

Ze bepalen de invloed van de invoer op de uitvoer Signup and view all the answers

Wat is de structuur van een dense layer?

Elke neuron is verbonden met elke neuron van de volgende laag Signup and view all the answers

Study Notes

Les 6: KIKS Notebook Artificiële Intelligentie

Onderwerp: Artificiële Intelligentie, Machine Learning en Deep Learning.
Onderwerpen die behandeld worden (KIKS noteboek): Intelligentie, soorten AI, Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL), maatschappelijke aspecten, presentaties over Machine Learning en Deep Learning (basis), opbouw diep neurale netwerken en overfitting.
Er wordt een overzicht gegeven over basisconcepten van artificiële intelligentie.

Machinaal Leren: Checkers

Eerste programma met leervermogen: checkers door Arthur Samuel, IBM (1956).
Het programma bevat een scoringsalgoritme dat punten toekent aan kenmerken van de bordpositie.
Voorbeelden van kenmerken: aantal stenen, aantal dammen, vrijheid om te bewegen, overmacht in het midden.
Elk kenmerk krijgt punten.
Punten voor elk kenmerk worden vermenigvuldigd met een gewicht.
De score van een positie is de som van de resulterende waarden.
Taak van de programmeur:
- Bepalen welke kenmerken relevant zijn.
- Uitdrukken van kenmerken in cijfers.
- Toewijzen van gewichten aan de kenmerken.

Principe 1: Bekrachtiging van winstgedrag

Het algoritme raadt waarden voor gewichten.
De computer speelt een groot aantal partijen tegen zichzelf.
Bij winst worden positieve bijdragen vergroot, negatieve bijdragen verkleind.
Andersom in geval van verlies.

Principe 2: Minimax-vooruitblik

De computer probeert de zet te kiezen die de maximale score oplevert.
Er wordt rekening gehouden met de optimale tegenstander.
De computer evalueert de mogelijkheden tot 2 zetten vooruit.

Vooruitblikboom met teruggerekende scores

De computer berekent de scores van mogelijke zetten.
Het algoritme kiest de zet met de hoogste score.

3 Manieren van Leren

Supervised Learning: Het systeem leert uit input en labels (verwachte uitvoer).
Unsupervised Learning: Labels zijn afwezig, het algoritme identificeert patronen.
Reinforcement Learning: Het systeem streeft naar een beloning door interacties.

Deep Learning (1)

Deep Learning: Een vorm van machine learning met diepe neurale netwerken.
Het bestaat uit lagen: invoerlaag, verborgen lagen (hidden layers) en uitvoerlaag.
Elke laag bevat eenheden (units/neuronen).
Meer lagen = dieper netwerk.

Deep Learning (2) - Toepassing op Checkers

Opbouw netwerk:
- Inputlaag: bordpositie (stenen).
- Verborgen laag: kenmerken van bordpositie (bijv. aantal stenen, aantal dammen).
- Uitvoerlaag: score van bordpositie.
Neuraal Netwerk:
- Het netwerk bepaalt de kernmerken tussen posities en de score.
- De score wordt bepaald door lineaire combinatie van relevante kenmerken.
Het netwerk kan met meerdere verborgen lagen.

Deep Learning (3)

Lineaire functie in elke laag.
Een niet-lineaire activeringsfunctie na de lineaire functie.
Het algoritme past de parameters aan om een gewenste uitkomst (output) te bereiken.

Ontwerpen van een neuraal netwerk

De architectuur moet goed overwogen worden: aantal lagen, aantal neuronen per laag, de juiste activeringsfunctie.
Het is belangrijk om niet teveel parameters te gebruiken, anders kunnen netwerken sneller overfitten.
Een eenvoudiger netwerk is vaak beter.

Trainen van een neuraal netwerk

De training data wordt verdeeld in training set en validation set.
Het netwerk leert aan de hand van de training data.
Gewichten tussen de functies worden steeds aangepast.
Uiteindelijke resultaat wordt getest met de validation set.

Netwerk trainen: keuzes!

Epochs: Het aantal keren de volledige trainingsdata is verwerkt.
Loss functie: Meet de prestatie; een lagere loss betekent een betere prestatie.
Optimizer: Methode om de gewichten aan te passen om de loss functie te minimaliseren.
Learning rate: De hoeveelheid aanpassing per update van gewichten.

Underfitting, Just Right, Overfitting (1) en (2)

De training loss is hoe goed het model de trainingsdata (de training data) weergeeft.
De validatie loss geeft aan hoe goed het model nieuwe data (de validation data) weergeeft.
Underfitting: Model past zich niet goed aan de data aan.
Overfitting: Model past zich te goed aan de training data aan, maar presteert slecht op nieuwe data.

Dense Layer

Doel: afbeelding effectief classificeren.
Elk neuron is verbonden met elk neuron in de volgende laag.
Elke verbinding heeft een gewicht.
Het netwerk leert door deze gewichten aan te passen op basis van de training data.
Meer neuronen = meer informatie die het netwerk kan opslaan.
Het gevaar van overfitting is aanwezig bij teveel neuronen.

Uitvoer

De laatste laag is een neuron.
De output is een getal tussen 0 en 1.
Een waarde dichtbij 1 geeft 'stoma'.
De drempelwaarde bepaalt de classificatie.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Test je kennis over de werking van AI in checkers en het minimax-algoritme. Dit quiz behandelt belangrijke concepten zoals scoringsalgoritmes, bekrachtiging en de rol van de programmeur in checkers. Ontdek hoe computers leren en zich aanpassen tijdens het spel.