記事へのコメント23

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    temmings
    FizzBuzzを機械学習で。問題を完全情報ゲームとして捉えることでモデルに落としこむことができる。

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    isaisstillalive
    100までの結果リストを使用して対局学習させた結果として、10000までの出力はどうなるのかが知りたい

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    joint1
    うーん、プログラマちっくー

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    sky-y
    “FizzBuzzをニューラルネットワークにゼロから学習させる”

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    rryu
    rryu 相手を失敗させて100まで到達するというのが最高評価ならば戦略が生まれそうな気がする。

    2018/05/11 リンク

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    kazutomo
    これでレガシーシステムのマイグレーションが捗るね!

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    su_zu_ki_1010
    su_zu_ki_1010 “あなたが何かの拍子でプログラムの書き方を忘れてしまったらどうでしょう?”検索の仕方も忘れていなければ、ググります。

    2018/05/11 リンク

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    longroof
    さよなら人類(´・ω・`)…

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    htnmiki
    タナックスのMOTOFIZZシリーズは使ってるけど

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    tmtms
    tmtms 面白いけど、正解かどうかを判定するところで普通にFizzBuzzのロジック使ってるから「自分でFizzBuzzプログラムが書けない場合数字」という前提条件が満たされていないような。

    2018/05/11 リンク

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    cl-gaku
    cl-gaku ディストピアSFの旧人類の遺産みたいなやつはこうやって生まれるんだな

    2018/05/11 リンク

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    tofu-kun
    分かりやすい

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    gabuchan
    やはり入門にはFizzBuzz

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    lastline
    後で遊んでみよう

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    cj3029412
    やはり厳しい(M=1)のほうがよく育つのか。(てきとう)おもしろかった \(^o^)/

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    rti7743
    面白い。

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    tomo31415926563
    101以降の成績知りたい

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    shibukk
    すごい

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    threetea0407
    threetea0407 「間違えたかどうか」の判定のところにFizzBuzzの規則を与えざるを得ないので、「人類の知識なし」とは言えないのではないか(マジレス)

    2018/05/11 リンク

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    kitaj
    面白い

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    razokulover
    面白い

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    ShineSpark
    ShineSpark なるほど M=1なら間違えた瞬間に負けが決まるから序盤のミスでも学習がしやすいけど、M=3なら2回までのミスが許容されるから、結果序盤のミスの学習が進みづらいということか。

    2018/05/10 リンク

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    hageatama-
    hageatama- "あなたが何かの拍子でプログラムの書き方を忘れてしまったらどうでしょう?心配する必要はありません。そういうとき こそAIの出番です。"

    2018/05/10 リンク

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