Herramientas comportamiento del juego de alto rendimiento

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comportamiento del juego

  • Kit de herramientas open-source en Python que ofrece reconocimiento de patrones aleatorio, basado en reglas, y agentes de aprendizaje por refuerzo para Piedra-Papel-Tiedra.
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    ¿Qué es AI Agents for Rock Paper Scissors?
    Los agentes de IA para Piedra-Papel-Tijeras son un proyecto open-source en Python que demuestra cómo construir, entrenar y evaluar diferentes estrategias de IA—juego aleatorio, reconocimiento de patrones basado en reglas y aprendizaje por refuerzo (Q-learning)—en el juego clásico Piedra-Papel-Tijeras. Proporciona clases de agentes modulares, un motor de juego configurable, registro de rendimiento y utilidades de visualización. Los usuarios pueden intercambiar fácilmente agentes, ajustar parámetros de aprendizaje y explorar el comportamiento de IA en escenarios competitivos.
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