एक फंतासी फुटबॉल टीम

Question

चुनने के लिए एआई सिस्टम का विकास करना मैं एक फंतासी फुटबॉल टीम "लेने" के लिए एआई सिस्टम बनाने की तलाश में हूं। मेरे पास एआई तकनीकों का केवल मूल ज्ञान है (विशेष रूप से जब यह गेम सिद्धांत की बात आती है), इसलिए मैं सलाह ले रहा हूं कि इस तकनीक को पूरा करने के लिए किस तकनीक का उपयोग किया जा सकता है और कुछ पढ़ने वाली सामग्री को पॉइंटर्स।

मुझे पता है कि एआई के लिए यह बहुत मुश्किल या शायद असंभव कार्य हो सकता है: हालांकि मैं सटीकता पर बहुत चिंतित नहीं हूं, बल्कि मुझे कुछ एआई सीखने में दिलचस्पी है और यह एक मजेदार तरीका जैसा लगता है इसे लागू करने के लिए।

खेल के बारे में कुछ बुनियादी तथ्यों:

• 14 खिलाड़ियों के एक दल ने तोड़ा जाना चाहिए
• उठाया
• खिलाड़ियों की कुल लागत पर एक सीमा खिलाड़ियों को एक निश्चित का पालन करना होगा उठाया है कॉन्फ़िगरेशन (हमेशा एक गोलकीपर होना चाहिए, कम से कम दो रक्षकों, एक मिडफील्डर और एक आगे)
• टीम को साप्ताहिक आधार पर बदला जा सकता है लेकिन एक सप्ताह में एक से अधिक खिलाड़ियों को हटाने/जोड़ने से जुर्माना होगा

पीएस पिछले सीज़न में खेले गए हर मैच में मेरे पास आंकड़े हैं, क्या इसका इस्तेमाल एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है?

Answer 1

यह दिलचस्प है।

तो यदि आपको वास्तव में सटीकता की परवाह नहीं है, तो आप एक टीम की गुणवत्ता के लिए कुछ ह्युरिस्टिक के साथ आ सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्रत्येक खिलाड़ी को बिंदु मान असाइन करें और फिर गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग करके इसे अधिकतम करने का प्रयास करें। कुछ ऐसा: http://www.cse.unl.edu/~goddard/Courses/CSCE310J/Lectures/Lecture8-DynamicProgramming.pdf

यह knapsack समस्या के समान होगा।

तकनीकी रूप से यह एआई है क्योंकि कंप्यूटर कुछ तय कर रहा है लेकिन शायद आपके मन में क्या नहीं था।

आप ध्वनि की तरह एआई (http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning) चाहते हैं जो एक दिलचस्प क्षेत्र है। यहां बताया गया है कि आप समस्या से कैसे संपर्क कर सकते हैं।

अपने इनपुट को परिभाषित करें। अभी आपके पास पिछले साल का डेटा है। आप शायद कई वर्षों से डेटा चाहते हैं। इसके अलावा, आप पंडित की रैंकिंग, शायद पत्रिका रैंक खिलाड़ियों या कुछ का एक गुच्छा शामिल करने में सक्षम हो सकते हैं, जो उपयोगी भी लगता है।

अपने इनपुट लें और उन्हें प्रत्येक सीजन के लिए कुछ मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में खिलाएं। विकिपीडिया आपको वहां मदद करेगा।

अनिवार्य रूप से, प्रत्येक सीजन के लिए आप अपने डेटा में फ़ीड करना चाहते हैं, अपनी एआई को एक टीम चुनना है, और उसके बाद मौसम के परिणामों के आधार पर टीम के प्रदर्शन को रेट करें।

ऐसा करना जारी रखें और शायद आपका बॉट टीमों को चुनने में बेहतर होगा, और आप इस वर्ष के डेटा पर आवेदन कर सकते हैं।

(आप केवल पिछले साल के डेटा है, तो यह सिर्फ साथ एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित करने के लिए ठीक है कि लेकिन अपने ऐ शायद कि एक सेट पर प्रशिक्षित और के रूप में सही नहीं होगा से अधिक हो जाएगा।)

यह सिर्फ था यह कैसे दिख सकता है इसका एक स्केच। एआई में एक रोशनी के लिए, यह समस्या शायद बहुत कठिन है इसलिए अगर पहले यह जबरदस्त लगता है तो निराश न हों।