Checkers AI en Minimax Algoritme

Een computerprogramma dat leert van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Dit programma heeft een scoringsalgoritme dat kenmerken van een gegeven situatie beoordeelt en punten toekent.

De scores voor verschillende kenmerken worden vermenigvuldigd met een gewicht. Deze gewichten bepalen hoe belangrijk elk kenmerk is. De score van een gehele situatie is de som van de resulterende waarden.

Het proces waarbij de gewichten van het algoritme worden aangepast na elke spelbeurt. Als de computer wint, worden de gewichten die positief bijdroegen vergroot. Als de computer verliest, worden de gewichten die negatief bijdroegen verkleind.

Een methode die gebruikt wordt in machinaal leren om de beste zet te bepalen in een spel. De computer kijkt mogelijke zetten vooruit en stelt vast welke zet tot de hoogste score leidt voor zichzelf en de laagste score voor de tegenstander.

Een boom die alle mogelijke zetten van een spel voorstelt. De scores van de verschillende zetten worden teruggeschreven naar de wortels van de boom, waardoor de beste volgende zet bepaald wordt.

Een computer die zichzelf leert spellen spelen door te experimenteren en de resultaten te gebruiken om zijn strategieën te verbeteren.

De computer past geleidelijk de gewichten aan die worden toegepast op verschillende spelbewegingen, afhankelijk van het resultaat van de spellen.

Het vermogen van een computer om een spel te spelen op een niveau dat gelijk is aan of beter is dan een menselijke expert.

Een programma dat ontworpen is om problemen op te lossen of taken uit te voeren door te leren van gegevens in plaats van door geprogrammeerde instructies.

Voorbeelden van het gebruik van machine learning in praktische toepassingen, zoals het voorspellen van boodschappenlijstjes en het besturen van vliegtuigen.

Het proces waarbij machines leren van data om voorspellingen te doen over nieuwe data.

Een systeem dat kennis verwerft uit data met behulp van algoritmes om voorspellingen te doen.

Algoritmes die een machine learning-systeem in staat stellen om kennis te verwerven uit data.

Data die wordt gebruikt door een machine learning-systeem om te leren.

Het gebruik van computerwetenschappelijke methoden met behulp van wiskundige statistiek.

Methode om patronen in data te vinden en te gebruiken voor het oplossen van problemen.

Het gebruiken van machine learning om de kennis van experts te automatiseren.

Een systeem dat gebruik maakt van de kennis van experts om nieuwe problemen op te lossen.

Het proces waarbij een neuraal netwerk wordt getraind om patronen te herkennen in data.

Het deel van de data dat gebruikt wordt om het netwerk te trainen.

Het deel van de data dat gebruikt wordt om de prestaties van het getrainde netwerk te beoordelen.

Het aantal keer dat de trainingsdata volledig doorlopen worden tijdens het trainen van een netwerk.

Een functie die de prestaties van een neuraal netwerk meet. Hoe lager de loss, hoe beter het netwerk presteert.

Een algoritme dat bepaalt hoe de gewichten in een neuraal netwerk worden aangepast om de loss te minimaliseren.

De snelheid waarmee de gewichten in een neuraal netwerk worden aangepast tijdens het trainen.

Een situatie waarin het netwerk te goed presteert op de trainingsdata, maar slecht presteert op nieuwe data.

Een neuraal netwerk is een wiskundig model dat is gebaseerd op de structuur van de hersenen. Het bestaat uit lagen met neuronen die met elkaar verbonden zijn door gewichten. De neuronen verwerken informatie die via de gewichten wordt doorgegeven. Dit proces wordt herhaald in verschillende lagen tot een resultaat wordt bereikt.

Een neuraal netwerk heeft verschillende lagen met neuronen die met elkaar verbonden zijn door 'gewichten'. De gewichten bepalen de belangrijkheid van de informatie die door de neuronen wordt doorgegeven.

Een belangrijke factor bij het ontwerpen van een neuraal netwerk is de keuze van de activeringsfunctie. De activeringsfunctie bepaalt hoe de neuronen reageren op de ontvangen informatie.

Het algoritme van een neuraal netwerk moet worden 'getraind' om de beste gewichten te bepalen voor de neuronen. Dit betekent dat het netwerk herhaaldelijk wordt blootgesteld aan data en de gewichten worden aangepast om de nauwkeurigheid te verbeteren.

Een neuraal netwerk met teveel parameters kan 'overfitten' op een trainingsset. Dit betekent dat het netwerk de data te goed leert en niet goed presteert op andere data.

Een neuraal netwerk met een eenvoudiger structuur is vaak beter dan een complex netwerk met teveel parameters. Simpelheid zorgt voor betere generalisatie en voorkomt overfitting.

Deep learning is een type machinaal leren dat gebruik maakt van neurale netwerken met meerdere verborgen lagen. Deze lagen kunnen complexe patronen in de data leren, waardoor deep learning geschikt is voor taken zoals het herkennen van objecten in afbeeldingen.

Het algoritme van een neuraal netwerk moet de parameters van de tussenliggende lagen zo aanpassen dat de beoogde output wordt oplevert. Dit vereist het berekenen van de afgeleiden van de samengestelde functies.

Max-pooling verkleint de grootte van feature maps door in elk veld van 2x2 de hoogste waarde te selecteren. Dit resulteert in een kleinere feature map met belangrijke kenmerken behouden.

Een dense layer is een laag in een neuraal netwerk waar elk neuron verbonden is met elk neuron in de volgende laag. De verbindingen hebben gewichten die tijdens het leren worden aangepast om de uitvoer van het netwerk te optimaliseren.

Het doel van een dense layer is om afbeeldingen te classificeren door de uitvoer van het netwerk te gebruiken om de waarschijnlijkheid van verschillende klassen te voorspellen.

De gewichten van de verbindingen in een dense layer bepalen hoe sterk de invloed van een neuron op andere neuronen is. Door deze gewichten aan te passen tijdens het leren, kan het netwerk de relaties tussen kenmerken leren en betere classificaties maken.

Het aantal neuronen in een dense layer beïnvloedt de hoeveelheid informatie die het netwerk kan opslaan. Meer neuronen kunnen complexere relaties leren, maar te veel neuronen kunnen tot overfitting leiden.