Machine learning on the example of arcade games

Celem niniejszej pracy magisterskiej była implementacja algorytmu uczenia maszynowego, który wykorzystuje metodę uczenia przez wzmacnianie oraz gry zręcznościowej, na której rzeczony model został przetestowany. Szczegółowo opisano zastosowany algorytm, przedstawiono także implementację jego najbardziej istotnych fragmentów. Treść pracy skoncentrowana jest na aspektach technicznych, w skład których wchodzi m.in architektura projektu czy kod źródłowy w języku Java.Aplikacja umożliwia tworzenie nowych symulacji z wykorzystaniem elastycznej konfiguracji. Program pozwala na dokładną wizualizację całości symulacji, a także pojedynczych obiektów eksperymentu. Obrazowane są przede wszystkim aspekty gry, ale również sieci neuronowe poszczególnych osobników symulacji.Zaprezentowano końcowe wyniki dla kilku różnych konfiguracji, z których jednoznacznie wynika, że zaimplementowany model działa prawidłowo.

The objective of this Master's thesis was to implement machine learning algorithm, which uses Reinforcement Learning method and arcade game on which the model has been tested.Algorithm was described in detail, and the implementation of its most important fragments was presented. The content of the work is focused on technical aspects including project architecture and Java source code.The application allows you to create new simulations using an adjustable configuration module. The program provides the possibility to visualise the entire simulation as well as individual objects of the experiment. Primarily, there is the game condition presented, furthermore neural networks of each indivituals of the simulation.Final results for several configurations were presented, which distinctly show that implemented model is working properly.