Wat is Self-Play?

Self-Play is een trainingsmethode waarbij AI-systemen leren en verbeteren door tegen kopieën of versies van zichzelf te spelen, competeren of interacteren.

Het doel van self-play is het mogelijk maken van continue verbetering zonder externe data of menselijke tegenstanders door iteratieve zelfverbetering.

In self-play creëert het systeem verschillende versies van zichzelf, laat ze competeren, en leert van de resultaten om strategieën en prestaties te verbeteren.

AlphaGo Zero dat alleen door zelf Go te spelen wereldkampioen werd, poker AI die leert door tegen zichzelf te spelen, en dialogue systems die conversatievaardigheden verbeteren.

Reinforcement Learning, Game Theory, Iterative Improvement, Adversarial Training