AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】デジタルゲームのための人工知能入門
はじめに 今回から全4回にわたって、デジタルゲームにおける人工知能について解説します。デジタルゲームとはゲーム機や携帯電話で動くゲームのことで、その世界は水たまりに虫たちが群れるように、湖に貝や魚が息づくように自律した人工知能が息づく場所です。さまざまなキャラクターたちが意志を持って行動し、目には見えなくてもサポートする人工知能たちもいます。本連載では、そういったデジタル世界の住人や生き物たちの人工知能を紐解いていきます。 第1回の今回は、この分野の入門を解説します。第2回では、この分野の中心的課題である「キャラクターの意思決定」、つまりキャラクターたちがどうやって自分の行動を決定しているかを見ていきます。さらに第3回ではキャラクターの身体や運動をどのように作って行くか、第4回ではゲームAI分野の特有AIである「メタAI」を中心について解説します。 第1回 デジタルゲームのための人工知能入
機械学習の種類: 教師あり学習編 - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 機械学習にもいろいろなモデル（アルゴリズム）があります。これらのモデルは優劣だけではなく、得意分野・不得意分野があったりするので、解きたい問題に応じて最適なものを選びます。 scikit-learnより どういう時にどういうモデルを使えばいいか、scikit-learnが用意しているチャートを参考にすると分かりやすいですね。 機械学習はまずは大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分けられます。ざっくり説明すると、「教師あり学習」は問題と答えがセットになって学習する方法、「教師なし学習」は正解不正解のデータが入っていないので、クラスタリングや外れ値検出で傾向をつかむ学習方法、「強化学習」はいいことをしたら報酬を与えていく学習方法です。以下の記事にざっくりとまとめてあります。 learning.ikeay.net 今回はその中でも教師あり学習のモ
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