Estructurando Datos para Aprendizaje Profundo

Estructurando Datos para Aprendizaje Profundo

Índice

1. Introducción al Tutorial de Machine Learning con Halite 3
2. Confirmación de la Funcionalidad de las Posiciones Relativas
   • 2.1 Comprobación de las Coordenadas Circundantes
   • 2.2 Confirmación de la Funcionalidad en Diferentes Mapas
3. Capa de Entrada para la Red Neuronal
   • 3.1 Modificación del Tamaño de la Cuadrícula
   • 3.2 Consideraciones sobre el Tamaño de la Cuadrícula
4. Población de los alrededores con valores significativos
   • 4.1 Estructura de los Alrededores
   • 4.2 Inclusión de Valores Significativos
5. Datos Relevantes para el Modelo
   • 5.1 Consideración del Número de Turno
   • 5.2 Evaluación del Halite Disponible
6. Identificación de Elementos en el Entorno
   • 6.1 Diferenciación entre Nuestras Naves y las Naves enemigas
   • 6.2 Reconocimiento de los Puntos de Entrega
7. Preparación de los Datos para el Modelo
   • 7.1 Extracción de las Posiciones de las Naves y los Puntos de Entrega
   • 7.2 Organización de los Datos para la Red Neuronal
8. Generación y Almacenamiento de los Datos
   • 8.1 Creación de los Archivos Numpy
   • 8.2 Almacenamiento de los Datos para Entrenamiento Futuro
9. Visualización de la Información
   • 9.1 Implementación de OpenCV para Visualizar los Datos
   • 9.2 Ajustes para una Mejor Visualización
10. Resolución de Problemas y Conclusiones
    • 10.1 Identificación de Errores y Soluciones
    • 10.2 Conclusión del Tutorial y Próximos Pasos

Introducción al Tutorial de Machine Learning con Halite 3

¡Hola a todos y bienvenidos a la segunda parte de nuestro tutorial sobre Machine Learning con Halite 3! En este vídeo, continuaremos donde lo dejamos en el último, expandiendo nuestras capacidades y explorando nuevas áreas de desarrollo.

Confirmación de la Funcionalidad de las Posiciones Relativas

En la entrega anterior, nos enfocamos en verificar si Podíamos calcular las posiciones relativas para obtener las coordenadas circundantes de cualquier nave en el mapa. En esta sección, confirmaremos esta funcionalidad y exploraremos su aplicabilidad en diversos escenarios.

Comprobación de las Coordenadas Circundantes

Una parte crucial de nuestro análisis es asegurarnos de que las coordenadas circundantes se calculen de manera precisa y confiable. Examinaremos varios casos para validar esta funcionalidad.

Confirmación de la Funcionalidad en Diferentes Mapas

Es fundamental garantizar que nuestra implementación funcione correctamente en diferentes configuraciones de mapa. Investigaremos cómo se comporta nuestro algoritmo en mapas de diversos tamaños y estructuras.

Capa de Entrada para la Red Neuronal

Ahora, nos enfocaremos en determinar qué ve cada nave individualmente y cómo se estructura la capa de entrada de nuestra red neuronal. Específicamente, consideraremos la implementación de una red neuronal convolucional (CNN) para esta tarea.

Modificación del Tamaño de la Cuadrícula

Analizaremos la importancia del tamaño de la cuadrícula en el contexto de nuestra red neuronal. Exploraremos diferentes tamaños y sus implicaciones en el rendimiento del modelo.

Consideraciones sobre el Tamaño de la Cuadrícula

Discutiremos las consideraciones detrás de la elección del tamaño de la cuadrícula, teniendo en cuenta factores como la eficiencia computacional y la capacidad de generalización del modelo.

Población de los alrededores con valores significativos

En esta sección, abordaremos la población de los alrededores de cada nave con valores que sean relevantes para nuestra tarea de aprendizaje. Exploraremos cómo podemos representar de manera efectiva la información del entorno para nuestro modelo.

Estructura de los Alrededores

Definiremos la estructura de los datos que representarán los alrededores de cada nave, centrándonos en la inclusión de información relevante para nuestra tarea de predicción.

Inclusión de Valores Significativos

Detallaremos los diferentes tipos de valores que consideramos importantes para incluir en los alrededores de cada nave, como la cantidad de halita, la presencia de naves enemigas y la ubicación de los puntos de entrega.

Datos Relevantes para el Modelo

En esta sección, discutiremos qué datos son críticos para el funcionamiento efectivo de nuestro modelo de aprendizaje automático. Exploraremos cómo podemos capturar y estructurar esta información para su procesamiento por parte de la red neuronal.

Consideración del Número de Turno

Analizaremos cómo el número de turno en el juego puede influir en las decisiones tomadas por nuestras naves, y cómo podemos integrar esta información en nuestros datos de entrada.

Evaluación del Halite Disponible

Discutiremos la importancia de conocer la cantidad de halita disponible en el mapa en un momento dado, y cómo esta información puede afectar las estrategias de nuestras naves.

Identificación de Elementos en el Entorno

En esta sección, nos enfocaremos en identificar y distinguir entre diferentes elementos presentes en el entorno de juego, como nuestras propias naves, las naves enemigas y los puntos de entrega. Desarrollaremos métodos para categorizar estos elementos de manera efectiva.

Diferenciación entre Nuestras Naves y las Naves enemigas

Discutiremos estrategias para distinguir entre nuestras naves y las naves enemigas en el entorno de juego, y cómo esta información puede influir en las decisiones tomadas por nuestras naves.

Reconocimiento de los Puntos de Entrega

Exploraremos métodos para identificar y localizar los puntos de entrega en el mapa, y cómo esta información puede utilizarse en la planificación de rutas y la Toma de decisiones de nuestras naves.

Preparación de los Datos para el Modelo

En esta sección, nos enfocaremos en preparar y estructurar los datos recopilados para su posterior procesamiento por parte de nuestro modelo de aprendizaje automático. Desarrollaremos métodos para organizar y almacenar eficientemente estos datos para su uso futuro.

**Extracción de las Posiciones de las Naves y los P