Détection d'anomalies (~15min)

Lisez et comprenez cet article dans les grandes lignes : inutile de s'attarder sur les détails.

Rock-Paper-Scissor(-Lizard-Spock) (~1h45)

Implémentez des joueurs (aléatoires) de pierre-feuille-ciseaux(-lézard-Spock, éventuellement) suivant plusieurs stratégies en modélisant la situation par une chaîne de Markov. Jouez contre eux (sans savoir lequel est votre adversaire) : quel est le plus difficile à battre ? Note : considérer un état = une action.

La fonction walk() du module PyDTMC peut être utile (sinon c'est assez simple à réécrire).

Implémentez ensuite un joueur adaptatif, qui construit une chaîne de Markov au fur et à mesure que vous jouez contre lui. Il doit sélectionner les actions ayant le plus de chances de vous battre.

Intégration (~1h)

Lisez (le plus possible) et comprenez au moins comment les chaînes de Markov sont utilisées dans cet article.

Suggestion de corrigé

Version Jupyter
Version HTML