はじめに この記事は強化学習苦手の会Advent Calenderの12日目の記事です。 私は11月末までKaggle上で開催されていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加していました。このコンペはGoogle Researchが用意したサッカーゲーム上でサッカーエージェント(プレイヤー)を作成し、その強さを競うというものです。 私はhigeponさんとチームを組ませていただき、強化学習アプローチでコンペ開催から終了まで取り組みました。そこでサッカーエージェントを強化学習で育成する際に工夫した点や苦労した点を共有できればと思います。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi

本記事は 強化学習苦手の会 Advent Calendar 2020 - Adventar 8日目の記事とするべく、コンペ終了後に書いた記事に追記しました。 7日目の記事(Kaggleの強化学習コンペがグダグダだった話 - Qiita)への返歌みたいなものになります。 雑感 強化学習でどこまで行けるんだろう、ということで勝敗に拘らず強化学習を試してみましたが、何も考えないと思っていたより厳しいなぁという印象でした。 「岩塩のあるところまで行く」→ まぁまぁ簡単にできる 「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくる」→ 工夫しないと厳しい 「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくるのを複数の船で協調する」→ さらに厳しい 結局、カリキュラムラーニングじみたことをやって、「岩塩のあるところまで行って、スタート地点まで戻ってくるのを複数の船で協調する」までは出来ました。

はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出