Lojë me gurë, letër, gërshërë duke përdorur makina të mësimit: Një udhëzues hap pas hapi

Rock, Paper, Scissors është një lojë e thjeshtë që ka qenë një element kryesor për breza. Është një lojë strategjie dhe fati që mund të luhet vetëm me dy persona. Por, çka nëse mund ta luani kundër një makinerie? Me Teachable Machine, një platformë falas e krijuar nga Google, tani mund të krijoni versionin tuaj të kësaj loje klasike që mund të luhet kundër një makinerie. Në këtë artikull, ne do t'ju tregojmë se si të krijoni një lojë Rock, Paper, Scissors duke përdorur Teachable Machine dhe si të integroni modelin e makinës në një lojë Python.

Hapi 1: Hyni në uebsajtin e Teachable Machine Hapi i parë në krijimin e lojës tuaj Rock, Paper, Scissors është të hyni në faqen e internetit të Teachable Machine (teachablemachine.withgoogle.com). Në faqen kryesore, klikoni në butonin "Filloni" për të filluar krijimin e një projekti të ri.

Hapi 2: Krijoni një projekt të ri Pasi të jeni në faqen e projektit, zgjidhni “Image Project” dhe jepini një emër, si p.sh. “Rock, Paper, Scissors”. Kjo do të krijojë një projekt të ri ku mund të grumbulloni dhe trajnoni të dhëna për të krijuar modelin tuaj Rock, Paper, Scissors.

Hapi 3: Mblidhni të dhëna Për të luajtur lojën, ju duhet t'i mësoni makinës tre gjeste: Shkëmb, Letër dhe Gërshërë. Për ta bërë këtë, ju duhet të mbledhni të dhëna imazhi. Filloni duke klikuar butonin "+" në seksionin "Class 1" dhe zgjidhni "Rock". Bëni shumë fotografi të dorës tuaj duke bërë gjestin "Rock" dhe shtojini ato në klasë duke klikuar butonin "Shto shembuj" dhe duke mbajtur dorën përpara kamerës së internetit. Përsëriteni procesin për "Letër" dhe "Gërshërë".

Është e rëndësishme të keni të dhëna të mjaftueshme për të trajnuar modelin, prandaj sigurohuni që të bëni imazhe të shumta të secilit gjest për të siguruar rezultate të sakta. Është gjithashtu e rëndësishme që të merren imazhet nga kënde të ndryshme dhe në kushte të ndryshme ndriçimi për ta bërë modelin më të fortë.

Hapi 4: Trajnoni modelin Pasi të keni mbledhur të dhëna të mjaftueshme, mund të filloni procesin e trajnimit. Klikoni butonin "Treni" dhe prisni që makina të trajnojë modelin. Ky proces mund të zgjasë disa minuta, në varësi të sasisë së të dhënave që keni mbledhur.

Hapi 5: Testoni modelin Pas përfundimit të trajnimit, mund ta testoni makinën duke klikuar butonin "Test". Ngrini dorën lart dhe bëni gjestet për Shkëmb, Letër dhe Gërshërë për të parë nëse makina e identifikon me saktësi secilën prej tyre. Nëse makina nuk i identifikon me saktësi gjestet, mund t'ju duhet të mbledhni më shumë të dhëna dhe të ritrajnoni modelin.

Hapi 6: Përdorni modelin Pasi të jeni të kënaqur me rezultatet, mund ta eksportoni modelin dhe ta përdorni në projektet tuaja. Për ta bërë këtë, klikoni në butonin "Eksport" dhe zgjidhni formatin që dëshironi të përdorni. Teachable Machine mbështet formate të shumta, duke përfshirë TensorFlow.js dhe TensorFlow Lite, kështu që ju mund të zgjidhni atë që funksionon më mirë për projektin tuaj.

Hapi 7: Integroni modelin në lojën tuaj Tani mund ta integroni modelin në lojën tuaj Rock, Paper, Scissors. Përdorni modelin e eksportuar për të njohur gjestet e bëra nga lojtari dhe për të marrë vendime bazuar në rezultatet. Në Python, mund të përdorni bibliotekën TensorFlow për të ngarkuar modelin dhe për të bërë parashikime. Këtu është një kod shembull se si të ngarkoni modelin e trajnuar në python:

import tensorflow.keras as keras

# Load the exported model
model = keras.models.load_model("model.h5")

# Make a prediction
result = model.predict(input_data)

# Determine the result based on the prediction
if result[0][0] > result[0][1] and result[0][0] > result[0][2]:
    print("Rock")
elif result[0][1] > result[0][0] and result[0][1] > result[0][2]:
    print("Paper")
else:
    print("Scissors")

Hapi 8: Luaj lojën Fillo lojën dhe kënaqu duke luajtur shkëmb, letër, gërshërë kundër makinës! Me fuqinë e Teachable Machine dhe Python, ju tani keni një lojë plotësisht funksionale që mund ta luani dhe ta ndani me të tjerët.

Si përfundim, krijimi i një loje Rock, Paper, Scissors duke përdorur Teachable Machine është një mënyrë argëtuese dhe e lehtë për të mësuar rreth mësimit të makinerive dhe inteligjencës artificiale. Duke ndjekur hapat e përshkruar në këtë artikull, ju mund të krijoni shpejt dhe me lehtësi lojën tuaj që mund të luhet kundër një makinerie. Pavarësisht nëse jeni fillestar apo një zhvillues me përvojë, ky projekt ofron një mundësi të shkëlqyer për të mësuar dhe eksperimentuar me mësimin e makinerive. Pra, vazhdoni, provoni dhe shijoni përvojën emocionuese të lojës Rock, Paper, Scissors kundër një makinerie!

Provo makinen e mësimit tani: https://teachablemachine.withgoogle.com/