irwin
1.0.0
アーウィンは、不正行為パターンを学び、詐欺師をマークし、モデレーターが潜在的な詐欺師を評価するのを支援するAIです。
Python 3.xと互換性があります
pip3 install pymongo python-chess numpy requestsconf/config.jsonを作成します {
"api" : {
"url" : "https://lichess.org/" ,
"token" : "token"
} ,
"stockfish" : {
"threads" : 4 ,
"memory" : 2048 ,
"nodes" : 4500000 ,
"update" : false
} ,
"db" : {
"host" : "localhost" ,
"port" : 27017 ,
"authenticate" : false ,
"authentication" : {
"username" : "username" ,
"password" : "password"
}
} ,
"irwin" : {
"train" : {
"batchSize" : 5000 ,
"cycles" : 80
}
}
} conf/config.jsonには、ストックフィッシュ、mongodb、tensorflow、lichess（認証トークンおよびURL）の構成が含まれています...
分析されたプレーヤーのデータベースがまだない場合は、数百人のプレーヤーを分析してニューラルネットワークをトレーニングする必要があります。 python3 main.py --no-assess --no-report
アーウィン（クロコダイルハンターのスティーブアーウィンにちなんで名付けられた）は、元のチートネットが走ったサーバーの名前として始まりました（現在は非難されています）。これがCheatnetの後継者です。
Cheatnetと同様に、ゲームの利用可能なPVを分析するという同様の概念で機能し、不正行為が発生する可能性を判断します。
このボットは、ソフトウェア設計に対して劇的にモジュール式アプローチをとることにより、チートネットよりも改善されます。 modules/coreには、ほとんどの汎用データ型、BSONシリアル化ハンドラー、およびデータベースインターフェイスレイヤーが含まれています。また、ストックフィッシュ分析を使用するための単純化されたアプローチにより、大幅に高速です。
modules/irwinにはアーウィンの脳が含まれています。ここでは、テンソルフローの学習とアプリケーションが行われます。
アーウィンはmodules/irwinプレイヤー評価への他のアプローチに置き換えることができるように設計されています。
Env.py 、Lichess、Irwin、およびデータベースハンドラーと対話するためのすべてのツールが含まれています。
main.py 、ENVを介してLichess API（ modules/Api.py ）にアクセスして、プレーヤーデータを取得します。 Mongodbからレコードを引き出し、Stockfishを使用してゲームを分析し、Tensorflowを使用してそれらのゲームを評価し、最終評価を投稿します。
