Projektfortschritt

[beggel-hs-kl]

Ziele Termin 1:

• Recherge State-of-the-art:

  • Welche Repos/ Projekte gibt es zu dem Thema?
  • Welche Tools/ Datensätze gibt es zu dem Thema?

• Erster lauffähiger minimaler Prototyp.

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Fortschritt bei Termin 1 war sehr gut. Es wurde das Spiel entwickelt und auch DQL zum laufen bekommen. Es wurde sehr viel guter code erzeugt.

Ziele Termin 2:

• Schnelles lernen (unabhängig von der FPS eines Menschen)
• Recherge State-of-the-art:
  • Welche Repos/ Projekte gibt es zu dem Thema?
  • Welche Tools/ Datensätze gibt es zu dem Thema?
• Weiter basteln
• das HS-KL repo verwenden
• CNN input auf hold setzen

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Fortschritt bei Termin 2 war sehr gut. Tetris wurde mit 2 Blöcken zum Laufen gebracht Das Training wurde wurde viel schneller. Aktuell 2.5 ms pro Zug

Ziele Termin 3:

• Reward Funktion optimieren (Höhe mit einbringen) (Optional)
• Dritter Stein (optional 4. Stein)
• Randomness runter nehmen
• Performance optimierung (videos rausnehmen, etc. ) mit Performance Vergleich
• Double Q-Learning einbinden (https://towardsdatascience.com/double-deep-q-networks-905dd8325412)

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Fortschritt bei Termin 3 war gut. Der 3. Block wurde nicht erfolgreich eingebaut. Die anderen Tasks wurden gut gemeistert.

Ziele Termin 4:

• Den 3. Block zu laufen bekommen
• Nach jedem Schritt lernen einbauen
• Randomness höher lassen.
• Overfitting/ underfitting bei RF recherchieren
• CNNs ausprobieren als input layer

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Fortschritt bei Termin 4 war gut

• Aber der 3. Block wurde nicht zum laufen gebracht

Ziel Termin 4:

• Block post fertig schreiben
• zielgruppe: studenten mit grundkenntnissen
• definition reinforcement learning mit bezug auf games
• augenmerk auf tetris
• netzaufbau
• code aufbau
• erfolg/ergebnisse

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Finale Ziele:

• technische Doku im README.md
• Upload nach OLAT
• Vortrag am 12.07. , jeder redet genau 5 Minuten
  • interessant, lehrreich, amüsant, videos