Počet záznamů: 1  

Evaluating Go Game Records for Prediction of Player Attributes

  1. 1.
    0459376 - ÚI 2017 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Moudřík, J. - Baudiš, P. - Neruda, Roman
    Evaluating Go Game Records for Prediction of Player Attributes.
    Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. Piscataway: IEEE, 2015, s. 162-168. ISBN 978-1-4799-8622-4. ISSN 2325-4289.
    [CIG 2015. IEEE Conference on Computational Intelligence and Games. Tainan (TW), 31.08.2015-05.09.2015]
    Grant CEP: GA ČR GA15-19877S
    Grant ostatní: GA UK(CZ) 364015; SVV(CZ) 260 224
    Institucionální podpora: RVO:67985807
    Klíčová slova: computer Go * machine learning * feature extraction * board games * skill assessment
    Kód oboru RIV: IN - Informatika

    We propose a way of extracting and aggregating permove evaluations from sets of Go game records. The evaluations capture different aspects of the games such as played patterns or statistic of sente/gote sequences. Using machine learning algorithms, the evaluations can be utilized to predict different relevant target variables. We apply this methodology to predict the strength and playing style of the player (e.g. territoriality or aggressivity) with good accuracy. We propose a number of possible applications including aiding in Go study, seeding realwork ranks of internet players or tuning of Go-playing programs.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0259581

     
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0459376.pdf1170.9 KBVydavatelský postprintvyžádat
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.