В продолжение статьи «Поиск в пространстве стратегий. AI водитель». Я сделал мини-игру жанра «файтинг», где обучаемый AI дерётся с другими, рукописными ботами, и разрабатывает стратегию победы методом проб и ошибок.
В этой игре дерутся два парня вроде такого:

Learning to learn

В этот раз я проводил эксперименты на тему learning to learn, то есть алгоритмов, которые могут учиться, как лучше учиться.

Цели эксперимента:

1) Создать алгоритм оптимизации, который можно некоторым стандартным способом приспособить к любой оптимизационной задаче или множеству задач. Под словом «приспособить» я имею в виду «сделать, чтобы алгоритм очень хорошо справлялся с этой задачей».
2) Подстроить алгоритм под одну задачу и посмотреть, как изменилась его эффективность на других задачах.

Выкладываю отчёт о своём эксперименте в области машинного обучения. В этот раз темой эксперимента было создание AI для управления моделькой автомобиля.