Overview
Данное руководство должно помочь тем, кто застрял на каком-либо из уровней. В руководстве ниже не приведены схемы стартапов (т.к. банально на текущий момент нельзя посмотреть схемы после продажи стартапа)._____________________________________________________________________________This guide should help those who are stuck on any of the levels. The manual below does not show the startup schemes (since at the moment you can’t see the schemes after selling the startup).
Вступление (Introduction)
Данное руководство должно помочь тем, кто застрял на каком-либо из уровней. В руководстве ниже не приведены схемы стартапов (т.к. банально на текущий момент нельзя посмотреть схемы после продажи стартапа).
ВАЖНО! Все приведенные ниже схемы работают со всеми купленными улучшениями железа, т.к. для прохождения некоторых задач необходимо улучшенное железо (так задумано разрабами). Данные алгоритмы не претендуют на звания идеальных, и не были оптимизированы после получения “золота”. Скорее всего, можно разработать схемы лучше.
Все алгоритмы актуальны для версии игры 1.0.61.2903.298. Если при будущих апдейтах какая-либо из схем перестанет работать на золото – просьба сообщить мне.
Спасибо @esnou за помощь в нахождении алгоритма с последними машинками4.
______________________________________________________________________________
This guide should help those who are stuck on any of the levels. The manual below does not show the startup schemes (since at the moment you can’t see the schemes after selling the startup).
IMPORTANT! All the schemes below work with all PC-upgrades purchased, since to finish some tasks need improved PC (as conceived by developers). These algorithms do not claim to be ideal, and haven’t been optimized after receiving the gold medal. Most likely, you can find better solution.
All algorithms are relevant to the game version 1.0.61.2903.298. If any of the schemes will stop working for gold in future updates – please let me know.
Special thank to @esnou for helping finish Reinforcement learning 4.
Древность (Ancient Times)
1. Абитуриенты (Applicants)
2. Ошибки в базе данных (Errors in database)
3. Ошибки в базе данных #2 (Errors in database #2)
4. Оптимизация кода (Optimization of the code)
5. MedX
6. Истоки иллюминатов (Illuminati origins)
7. Ферма “Куриный побег” (“Chicken Escape” farm)
8. Психология толпы (Crowd psychology)
Первые шаги (First steps)
9. Производство молочных продуктов (Dairy products manufacture)
10. Завод “Metal Gear Construction” (“Metal Gear Construction” factory)
11. Новые технологии в создании игрушек (New technologies in toy manufacturing)
12. Распознавание текста (Text recognition)
13. Обучение с подкреплением 0. (Reinforcement learning 0)
Выбираем “Запуск с учителем”. Жмём на газ до упора, пока не врежемся в машину впереди. После этого поварачиваем на другую полосу и жмем газ. Повторяем действие, пока не закончится время обучения. После этого нажимаем на “Тест”, потом на “Релиз”. Если машина не хочет набирать скорость – значит или она плохо обучилась по учителю, или баг (возможно). Свяжитесь с разработчиками (в дискорде, например).
______________________________________________________________________________
Click “Supervised learning”. We press on the gas (arrow up) until we crash into the car in front. After that, turn to another lane and push the gas. Repeat the action until the “teaching” time is over. After that click on the “Test”, then on the “Release”. If the machine does not want to speed-up – it means, or it didn’t learn while supervised, or a bug (maybe). Contact the developers (in the discord, for example).
14. Параллельные вычисления (Parallel calculations)
15. Предсказания продаж (Sales prediction)
16. Древний артефакт (Ancient artifact)
17. Новое производство – лучшая одежда (New production – the best clothes)
18. Большие параллельные вычисления (Large parallel calculations)
19. Секретная информация (Secret information)
20. Кибер инициатива (Cyber Initiative)
21. Диктатура (Dictatorship)
22. Прогнозирование президентских выборов (Prediction of president elections)
23. Автоматический оцениватель фильмов (Automatic movie rater)
24. Система защиты заповедников (National heritage protective system)
25. Предсказания продаж в магазине одежды (Predicting the amount of sales for a clothing store)
26. Промышленный шпионаж (Industrial espionage)
27. Цветное дело (Color business)
28. Невидимое дело (The Invisible matter)
29. Оценка платежеспособности клиента (Client’s solvence assessment)
30. Система контроля пересечения границы (Border crossing control system)
31. Элитная конференция (Elite conference)
32. Предсказание результатов выбора президента (Predict president elections)
33. Наблюдение за Марсом (Observations of Mars)
Первые успехи (First victiories)
34. Шахматный бот для тренировок Гаспарова (Chess bot for training Gasparov)
35. Жажда траектории (Trajectory thirst)
36. Автоматические кофейные аппараты (Automatic coffee machines)
37. Предсказания выиграша в казино (Prediction of winnings in a casino)
38. Обучение с подкреплением 1 (Reinforcement learning 1)
Немного предисловия – по какому принципу работает этот алгоритм я понятия не имею, проходилось путём “меняю параметры – запускаю тест – жду пока результат будет на золото”. Аналогично проходились и остальные “машинки”. Поэтому я не могу дать 100% гарантию, что указанные параметры/алгоритм будет работать и для вас. Он может не с первого раза сработать, может вам нужны будут другие параметры, в общем – экспериментируйте.
Для данного уровня – выставляем лидар, выставляем параметры как на скриншоте ниже, жмем “Обучение”. ВАЖНО! Я не использовал “запуск с учителем”!. Я не использовал боковые лидары (кроме последней задачи), только фронтовой! Ждем, пока выучиться. Если не достигнута золотая медаль – эволюционируем дальше (в рамках максимального кол-ва для золотой медали). Если была получена – сразу релизим, не стоит пытаться “улучшить” еще модель, т.к. следующее поколение может быть хуже, и вам надо будет заново с нуля все делать. Если кол-во генераций для золотой медали закончено – выбираем “Сбросить ИИ машины” (правый верхний угол) и делаем все с начала. Удачи.
______________________________________________________________________________
A bit of a preface – I have no idea how this algorithm with cars works, finished it by “changing parameters – running a test – waiting for the result to be gold.” Similarly, I finished the rest of this kind of puzzles. Therefore, I cannot give a 100% guarantee that the specified parameters / algorithm will work for you. It may not work the first time, maybe you will need other parameters OR seeds.
For this level, we set the lidar, set the parameters as in the screenshot below, click “Training”. IMPORTANT ! I did not use “Supervised learning”! . I did not use side lidars (except for the last task), only the front one! Train and expect the gold medal. If the gold medal is not achieved – evolve further (within the maximum quantity for the gold medal). If it was received, we immediately release it, do not try to “improve” this model, because the next generation may be worse, and you will have to do everything from scratch again. If the number of generations for a gold medal is exhausted, select “Reset car AI” (upper right corner) and do everything from the beginning. Good luck.
39. Обучение с подкреплением 2 (Reinforcement learning 2)
См. алгоритм в пункте 38.
__________________________
See paragraph 38
40. Обучение с подкреплением 3 (Reinforcement learning 3)
См. алгоритм в пункте 38
__________________________________________________________
See paragraph 38
41. Обучение с подкреплением 4 (Reinforcement learning 4)
См. алгоритм в пункте 38. ВАЖНО! Добавляем все лидары и используем именно те сиды (начальную расстановку машин), которые показаны на скриншоте с опциями!
____________________________________________________________________________
See paragraph 38. IMPORTANT! Add all the lidars and use exactly those seeds(the initial placement of the cars), which are shown in the screenshot with options! And only if with this seed you hadn’t got gold medal – change them ant try again.
42. Система распознования НЛО (UFO recognation system)
43. Аппроксимация статистической выборки (Statistical sample approximation)
44. Распознавание формы (Shape recognation)
45. Инструмент парсинга фотографий для строительной компании (Photo parsing instrument for a construction company)
46. Фрукты и овощи (Fruits and vegetables)
47. ПНВ нового поколения (New generation NVD)
48. Конфетное производство (Candy production)
49. Оптимизация дорожного движения (Optimize roadway traffic)
50. Секретное письмо #648232 (Classified mail #648232)
51. Визовый центр Кракожии (Visa center of Krakozhia)
52. Полицейские технологии (Police Technology)
Если где-то не хватает входящих элементов – попробуйте или второй скриншот, или сами поиграйтесь с перестановкой данных/распараллеливанием, т.к. было замечено, что на разных устройствах, оно по разному распределяет.
____________________________________________________________________________
If somewhere there are not enough incoming elements – try either the second screenshot, or play yourself with data swapping / paralleling, as It was noticed that on different devices, it outputs in different ways.
53. Быстрая сортировка данных (Fast data sorting)
Нейронные сети (Neural Networks)
ВАЖНО! Обязательно тренируем алгоритм до минимальной погрешности перед тем, как релизить. Погрешность должна быть такая же, как на скринах ниже!
______________________________________________________________________________
IMPORTANT! Be sure to train the algorithm to the minimum error before you release. The error rate should be the same as on the screenshots below!
54. Классификация вирусов на типы (Classification of viruses by type)
55. Идеальное фото (Perfect photo)
56. Неоновый город (Neon city)
57. Арт-студия (Art Studio)
58. Система контроля ошибок (Control system error)
59. Вам посылка (A package for you)
60. Рекомендательная система (Recommendation system)
61. Система слежения за метеорами (Meteorite alarm)
Глубокое машинное обучение (Deep machine learning)
ВАЖНО! В решениях нельзя использовать “Градиентный спуск”, но именно с помощью него тренируются сети. Т.е. при тренировке выглядеть предварительно схема должна как показано ниже. И только после доведения до минимума погрешности, мы убираем спуск, и запускаем.
_______________________________________________________________________________
IMPORTANT! Solutions cannot use the “Gradient descent” element, but it is how that networks are trained. Those when training, the pre-scheme should looks like below. And only after minimizing the error, we remove the descent and run.
62. Обучение RNN (Training RNN)
63. Центр вирусологии (Center of Virology)
64. Список важных номеров (List of important numbers)
65. Компания Rorex (Rorex Company)
