На развитие компьютерного зрения в последние 10 лет не обращал внимание лишь отстраненный от мира человек. Технология распознавания образов своим процветанием обязана глубокому обучению. Достижения машин поражают воображение.

Уходящий 2016 год запомнится изобилием ярких новостей о прикладных применениях машинного обучения практически повсеместно. Словно родителям, наблюдающим за первыми неловкими шагами чада, нам с Вами довелось стать свидетелями первых робких попыток слабого искусственного интеллекта читать, писать романы и… даже делать трейлеры к фильмам! Подводя итоги этого насыщенного года, сотрудники Phobos рады добавить в копилку необычных применений машинного обучения приложение в управление проектами.

Об успехах Google Deepmind сейчас знают и говорят. Алгоритмы DQN (Deep Q-Network) побеждают Человека с неплохим отрывом всё в большее количество игр. Достижения последних лет впечатляют: буквально за десятки минут обучения алгоритмы учатся и выигрывать человека в понг и другие игры Atari. Недавно вышли в третье измерение — побеждают человека в DOOM в реальном времени, а также учатся управлять машинами и вертолетами.

DQN использовался для обучения AlphaGo проигрыванием тысяч партий в одиночку. Когда это ещё не было модным, в 2015 году, предчувствуя развитие данного тренда, руководство Phobos в лице Алексея Спасского, заказало отделу Research & Development провести исследование. Необходимо было рассмотреть существующие технологий машинного обучения на предмет возможности использования их для автоматизации победы в играх управленческих. Таким образом, в данной статье пойдёт речь о проектирование самообучающегося алгоритма в игре виртуального управленца против живого коллектива за повышение производительности.