Redes Neurais Aplicadas à Classificação de Performance em Jogos Digitais

Abstract

Este trabalho apresenta os estudos iniciais sobre uma Rede Neural Multi-Camadas aplicada à classificação de performance de jogadores do jogo da velha. A partir do conjunto de dados "Tic-Tac-Toe End Game" disponibilizado no UCI Machine Learning, procurou-se determinar uma topologia otimizada que provesse a melhor taxa de classificação dos padrões de entrada. Para tanto foram realizados experimentos em relação à taxa de aprendizagem e números de unidades de processamento de uma rede com apenas uma camada oculta. Ao final do processo foi possível determinar uma topologia de rede que classificou corretamente 99.675% dos 320 padrões de treinamento apresentados e 81.37% dos 638 padrões do conjunto de teste.