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Chess Evaluations (fen+centipawn_evaluation)
Chess Evaluations (fen+centipawn_evaluation)
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kaggle
2024-06-08 更新
2024-06-08 收录
国际象棋
AI评估
数据链接:
https://www.kaggle.com/datasets/yahyaelhakmaoui/chess-evaluations-fen-centipawn-evaluation
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NEW
资源简介:
After all, how else can we outsmart an AI?
毕竟,我们何以出奇制胜,智胜人工智能?
应用场景:
创建时间:
2024-06-07
相关数据集
angeluriot/chess_games
国际象棋
机器学习
Chess games数据集是一个包含1400万局高水平国际象棋比赛的数据集,涵盖了1600年至2024年间的12亿步棋。数据集的平均ELO为2388,每局平均步数为84步。数据集主要用于训练机器学习模型,也可用于数据分析和可视化。每局比赛的数据结构包括比赛日期、白方和黑方的ELO评分、比赛结束方式、获胜者、SAN和UCI格式的棋步、自定义棋步表示以及比赛来源。
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2024-11-21 更新
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--- license: mit ---
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该数据集包含国际象棋游戏的相关信息,记录了每位玩家的ELO评分(white_elo和black_elo)、平均ELO评分(avg_elo)、比赛结果(result)、移动步骤(moves)以及是否将死(checkmate)等数据。数据集分为训练集,包含7,925,626个样本,总大小为4,418,618,717字节。
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该数据集包含专家对由大型语言模型(LLMs)和本体编辑器生成的定义的评估结果。虽然数据集部分包含预测结果,但专家的评估形成了一个可用于新AI任务的数据集,特别是用于预测哪些定义是准确、简洁、一致的等。
Hugging Face
2024-05-30 更新
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