Primjena podržanog učenja kod igara : završni rad - Puhalović, Mateo (M. Puhalović, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Podržano učenje je jedna kategorija strojnog učenja, uz nadzirano i nenadzirano učenje, te je ono najprikladnije za primjenu kod igara. U podržanom učenju, agent promatra svoju okolinu te uči donositi odluke o akcijama koje treba napraviti kako bi maksimizirao nagradu. Proces na kojem je bazirano podržano učenje naziva se Markovljev proces odlučivanja. U ovom radu korištena je metoda dubokog Q učenja koja kombinira duboko učenje te Q učenje tako da neuronska mreža zamjenjuje Q tablicu. U ovom radu principi podržanog učenja metodom dubokog Q učenja prikazani su na primjeru agenta koji uči igrati igricu „Snake“. Za izradu neuronske mreže korištena je biblioteka Keras.