Detta papper sammanfattar AAIA'17 Data Mining Challenge: Hjälpa AI att spela Hearthstone som hölls mellan 23 mars och 15 maj 2017 på kunskaps Pit plattform. Vi beskriver kortfattat omfattningen och bakgrunden av denna tävling i samband med ett mer allmänt projekt som rör utvecklingen av en AI-motor för videospel, kallad Grail. Vi diskuterar också resultaten av denna utmaning och visar hur prediktiva modeller för bedömning av spelarens vinnande chanser kan användas i en konstruktion av en intelligent agent för att spela Hearthstone. Slutligen visar vi några utvalda maskininlärningsmetoder för modellering av tillstånd och handlingsvärden i Hearthstone. Vi erbjuder utvärdering för några lovande lösningar som kan användas för att skapa mer avancerade typer av agenter, särskilt i samband med Monte Carlo Tree Search algoritmer.
Den första, AAIA'17 Data Mining Challenge: Hjälpa AI att spela Hearthstone 1, var fokuserad på att utveckla en scoring modell för att förutsäga vinst chanser för en spelare, baserat på detaljerad beskrivning av ett enda spel tillstånd REF.
Helping AI to Play Hearthstone: AAIA'17 Data Mining Challenge
{'venue': '2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS)', 'journal': '2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}