# AI 2.0（4/4）

AI2.0是全新的人工智能积木，是原有的分类AI和GsmeAI的升级版，这次升级主要是在模型的建立和训练方面，从数据导入、AI训练到模型生成，都可以直接在AI实验室中进行，我们只需要用积木直接调用模型进行使用即可。

# 一、分类AI 2.0

# 1、新建模型并添加数据

首先新建一个模型：

新建后我们会看到这个用来添加数据的界面：

这里面的训练数据需要我们自己添加，添加后就可以训练模型。

三种添加方法如下：

• 手动输入数据

• 添加模板数据

• 添加本地数据

# 这里用[添加模板数据]进行举例说明：

先点击“添加数据集”：

选择“圆形分布矩阵”

成功导入数据后，我们把[特征1]、[特征2]、[分类]，分别拖到对应列表上方：

这样红点和蓝点的数据就都有了，我们第一步新建模型添加数据也就完成了！

# 【具体过程演示】

# 2、训练模型

训练方式有2种：自由训练和手动调参

• 1）自由训练

即系统会默认训练到模型稳定的时候才停止

一般是正确率在95%以上算稳定

默认是2个隐含层、学习率0.03、训练次数自由

• 2）手动调参

我们也可以手动设置这些参数

这里技术喵设置了4个隐含层

训练次数200，学习率0.001

这里我们采用手动设置参数的方式进行演示训练：

训练完毕，查看结果：

我们还可以直接在这里测试数据

随意输入2个特征：30、40，就可以看到测试结果

简单几步操作就可以解决分类AI的训练，超级方便。

• # 学习率是什么？

之前AI1.0中没有学习率，学习率是用来帮助你进行模型训练的数据。

简单来讲，学习率越低，模型训练越慢，但可能会越精确

学习率越高，模型训练越快，但不一定越精确

我们可以通过修改学习率，观察训练情况，得到不同的学习成果。

比如：

学习率为0.03时：

学习率为0.1时：

# 3、使用模型

训练完模型后点击“保存”， 我们就可以使用积木直接使用模型啦！

AI2.0一共只有4个积木块

不仅将训练模式的方式从积木升级成功能

同时也优化了原先使用模型的积木块：

# 如何使用模型？

这里技术喵直接做了一个分类器的检测，只需要输入特征1和特征2的数据，就可以检测这是这个模型里的哪个分类。

代码积木如下：

# 【演示效果】

# 二、GameAI 2.0

GameAI分为有监督和无监督两种学习模式：

而在AI2.0中，我们只对有监督模式进行了优化。

因为无监督模式是AI自己随机生成数据模型自己训练的，

并不是固定数据导入进行训练的，所以无法在AI2.0实验室中进行。

所以GameAI 2.0中我们依然使用1.0用到的作品《Flappy bird》进行举例说明：

# (点击图片直达作品页↓，可购买作品代码)

# 1、建立一个空模型

首先我们要建立一个空模型，目的是用来记录AI的飞行数据。

我们设置：

【分类名称】飞、不飞

【特征】小鸟Y坐标、柱子Y坐标

# 【演示过程：如何设置分类名称和特征名称？】

# 2、记录游戏过程的数据

建立模型之后我们就需要给模型添加数据，这个添加数据的过程就是记录你玩游戏的数据。

所以必须认认真真的玩，玩出你最好的水平，

这样教出来的AI，才是聪明的，记录的数据，才是较好的数据。

我们将小鸟飞和不飞的数据都进行记录，

特别要注意的是记录不飞行数据的时候，

因为源码编辑器一秒是60帧，不飞的情况比较多帧，数据太多。

所以我们加一个限制条件，只选取二十分之一的概率去记录

也就是如果满足条件[在1-20随机数字等于1]的时候，我们才记录不飞的数据。

• # 【如何清空不想要的训练数据？】

每一次训练AI的时候，如果训练的数据是你不想要的，那就编辑模型数据管理

点击右上角的“×”——选择“退出”——即可清空上一次的训练数据

# 3、查看数据并训练AI

认真玩游戏之后，我们的AI模型就有了数据

然后我们就要开始训练模型，让它能够更稳定（飞得更稳）

# 4、训练完毕，AI实现自我游戏

最后一步就是让AI实现自己玩游戏，让小鸟实现自我飞行。

替换原来的训练积木：

# 【演示过程】

# 【最终效果】

# (点击图片直达作品页↓，可购买作品代码)