やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
機械学習の超初心者が、みんなが良いと言う記事を読んでまとめてみた - Qiita
機械学習について勉強したいので調べてみたのですが、 同じ記事や同じ本をおすすめされてることが多かったので、自分なりにまとめてみました。 私は数学も機械学習も無知だし、まだ何も機械学習のコードを書いてません。 ただのリンク集になってます。 実際にやってみた画像認識の内容も含めたブログ記事はこちらです 機械学習をやるまえに 最初に機械学習で何をしたいのかを決めることが重要 ゴールを持つことが学習の進み具合を変えるらしい。 たしかに、やりたいことがあれば、勉強量も定着量も全然違う気がする。 無駄な知識を学ばないことも大切なんでしょう。 すべての理論を理解しようとしない。 機械学習は難しすぎるのでまず理解できないし、少しずつ簡単なものを実践して理解していくことが大切。 まずはコードを書く！ コードを書いていけば、なぜ動くのかをおおまかに理解していける。 数式や理論の理解は後回し、慣れろ、ってことで
飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活（107） - 鐘の声 ブログ
2018/08/05 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活（107） ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」 ------------------------- 1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス 2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス 3. 補足資料1（代表的なＡＩシステム）、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス 4. 補足資料2（これからのＡＩシステム）、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス 5. 補足資料3（これからの医学教育など）、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス 6. 事前討議①（AI診断は始まっている）-第50回日本医学教育学プレコングレス 7. 事前討
GoogleのTPUって結局どんなもの？ 日本法人が分かりやすく説明
GoogleのTPUって結局どんなもの？ 日本法人が分かりやすく説明：CPU、GPUとの違いとは？ 機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用している。日本法人がこれについて分かりやすく説明した。 機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。2018年7月6日、日本法人がこれについて分かりやすく説明した。 TPUは、ディープラーニングを高速化するため、Googleが開発したプロセッサ。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用し
マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに
マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において明らかにしました。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windowsマシン上での機械学習実行環境の提供です。クラウドに依存することなく、学習済みモデルをローカルで実行できます。 「ONNX形式」とは、マイクロソフト、Facebook、Amazon Web Servicesが協力して策定している学習済みモデルの共通フォーマット。またWindows MLが提供するツールを用いてCaffeやCNTKの学習済みモデルの読み込みもサポートするとのこと。 そして2つ目は、そ
Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(1) 機械学習の基本知識を押さえよう | マイナビニュース
なぜ機械学習なのか 私たちは、多くのデータに囲まれて生活しています。日々の通勤のなかでも、駅の自動改札機を通り、コンビニで買い物をし、スマートフォンでニュースを読む——これらすべての作業のなかでデータが作られていきます。さらに今後はさまざまなモノがインターネットにつながることにより、膨大かつ複雑なデータがこれまで以上に蓄積されるため、より効率的にデータを捌き、分析や判断を行うことが重要となります。 その手段として注目されているのが人工知能（AI）であり、人工知能（AI）を実現する手法のが機械学習やディープラーニングなのです。膨大なデータで溢れる世の中を賢く生きるために、機械学習を理解することの重要性は増していくでしょう。そこで本連載では、プログラミング言語Pythonを用いて実際に手を動かしながら機械学習に触れ、機械学習でどんなことができるのかを紹介していきます。専門性を問わず機械学習の世
Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
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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