♚ Classificação Binária de Vantagem Posicional No Xadrez ♔

Este projeto apresenta um modelo de perceptron multicamadas voltado a classificação binária de vantagem posicional dada uma determinada posição do tabuleiro de xadrez. Determinando assim se quem está com mais vantagem são as peças brancas ou as pretas.

📊 Dataset

O dataset escolhido está disponível em: dataset chess evaluations, sendo escolhido da plataforma do kaggle.

Assim, ele possui:

• Duas colunas, sendo elas:

  1. FEN. Uma string que representa uma posição exata do tabuleiro de xadrez
  2. Evaluation. Representando a avaliação do tabuleiro, podendo ser positiva(+), negativa(+) ou neutra(#), onde positivo indica vantagem das brancas e negativo das pretas

• Cerca de 16 milhões de posições do xadrez

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Linguagem: Python

• Bibliotecas:

  • Chess: Utilizada para pré-processamento dos dados, com base nos valores do tabuleiro.

  • TensorFlow: Necessária para as manipulações do modelo de IA

  • MatPlotLib: Utilizada para plotagem de gráficos.

  • Pandas: Utilizada para organização dos dados vindos do dataset.

  • ScikitLearn: Usada para cálculo de métricas, além de manipulação de dados e realizar parte do treinamento.