Mise en oeuvre de l’apprentissage automatique pour l’évaluation des positions échiquéennes .
| dc.contributor.author | Mehalli Nassim | |
| dc.contributor.other | Sadi Samy | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-28T10:36:44Z | |
| dc.date.available | 2021-02-28T10:36:44Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | 158 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Ce mémoire s'inscrit dans le cadre de l'application de l'apprentissage automatique dans l'évaluation des positions échiquéennes. Nous avons implémenté les algorithmes et les heuristiques les plus utilisées dans la plupart des moteurs d'échecs. Aussi, nous avons mis en pratique une évaluation de positions échiquéennes dotée d'apprentissage automatique. Ainsi, nous avons conçu quatre modèles basés sur les réseaux de neurones artificiels sélectionnés pour leurs performances lors de la phase d'entrainement. Enfin, nous avons testé la qualité de ces modèles en réalisant un championnat entre les modèles lors duquel nous avons eu de bons résultats. L'un des succès est la distinction du moteur utilisant une évaluation à l'aide du modèle RNA1 et qui a confirmé ses statistiques lors de l'entrainement. | en |
| dc.identifier.citation | Systéme Informatique | |
| dc.identifier.other | MAST.INF.65-19 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12667 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Jeux d'échecs | en |
| dc.subject | Evaluation | en |
| dc.subject | Intelligence Artificielle | en |
| dc.subject | Apprentissage automatique | en |
| dc.subject | Apprentissage profond | en |
| dc.title | Mise en oeuvre de l’apprentissage automatique pour l’évaluation des positions échiquéennes . | en |
| dc.type | Thesis | en |