第73期ALSOK杯王将戦の特集ぺージです。藤井王将がタイトル戦20連覇を果たすか、菅井八段が叡王戦で敗れた屈辱を晴らすか。注目のシリーズです。
![羽生善治九段、鉢巻きしてたこ焼き屋の店主姿 王将戦勝者の記念撮影 | 毎日新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bf1bc1e1edca63d0f22ddc9e6084eb237005fc81/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.mainichi.jp%2Fvol1%2F2023%2F01%2F23%2F20230123k0000m040006000p%2F0c10.jpg%3F1)
https://www.nhk.jp/p/gendai/ts/R7Y6NGLJ6G/blog/bl/pkEldmVQ6R/bp/pRNn34yB3R/ ことし史上最年少で「三冠」を達成した藤井聡太さんの驚くべき“進化”を語る時、多くのトップ棋士たちが「AI」の存在を口にします。 AIを使って将棋の腕を磨くことは、いまや多くの棋士にとって当たり前の時代に。その中で、なぜ藤井さんは他の追随を許さないほどの成長を見せているのでしょうか。 【関連記事】藤井聡太の強さとは?|クロ現プラス 取材ノート “藤井さんの将棋はAIの感覚に近い” 番組のインタビューでトップ棋士たちが口々に語ったのは、藤井さんのAIを使った研究の深さでした。 中村太地 七段: 「藤井さんが新四段のころ、序盤で少し出遅れてしまうところがあったのですが、ここ数年で序盤戦で出遅れることがまったくなくなったんです。序盤研究をマイAIを
現在,ディープニューラルネットワークを実際にうまく機能させるためには,驚くほど多くの労力と推測が必要です.さらに悪いことに,深層学習で良い結果を得るために実際に使われるレシピが文書化されることは稀です.論文では,よりきれいなストーリーを提示するために,最終的な結果に至ったプロセスは無視され,商業的な問題に取り組む機械学習エンジニアには,一歩下がってそのプロセスを一般化する時間はほとんどありません.教科書は,たとえ著者が有用な助言を提供するために必要な応用経験を有していたとしても,実用的な指針を避け,基本原理を優先する傾向がある.このドキュメントを作成する準備をしていたとき,私たちは,深層学習で良い結果を得る方法を実際に説明する包括的な試みを見つけることができませんでした.その代わりに,ブログ記事やソーシャルメディア上のアドバイスの断片,研究論文のappendixから覗くトリック,ある特定の
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