Google DeepMindの人工知能(AI)「AlphaGo」を頑張って理解する - Qiita
つい最近まで、囲碁でのAIとプロ棋士の勝負はまだ10年かかると言われていました。しかし、今年3月にGoogle DeepMindの人工知能(AI)「AlphaGo」は李世乭九段に4勝1敗という歴史的大勝を実現しました。 どうしてもその強さの秘密を知りたい！「TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST」を実行できるレベルのAI初心者なのに、頑張ってAlphaGoを理解しようとする試みに挑戦しました。この記事はそのメモです。 主な参考文献は、下記のとおりです。 Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search 囲碁AI “AlphaGo” はなぜ強いのか? RocAlphaGo Project Wiki AlphaGo基本構成 一言で言えば、MCTS+ConvNetです。 MCTS
AlphaGoのサーバ料金は最低60億円？ - ふくゆきブログ
村上福之です。AlphaGoのサーバ利用料金をエイヤでお見積りをしたら58億9811万4845円だった。ざっくり60億円。ソースはGoogle様のGCEお見積りツール。年間2586万ドル=29億円くらい。開発&学習2年なのでそれくらい。「株式会社まんだらけ」を２つ買収しても10億円オツリが来るプライス。スペックは適当。ただし、GPU利用料金を除く。GPUインスタンスは一般に公開されていないからだ。だから、本当はもっと高いかもしれないし、CPUも公式発表の1202台でずっと使った場合なので分からない。あと、Persistent Diskなどは０円で設定している。 言いたいことは、どっちにしても、零細ベンチャー企業は払えない金額だということが分かった。 有限会社シーリスの有山社長と話していて、「AlphaGoってGoogleみたいにサーバやGPUを死ぬほど使えないと無理だよね。カネかかりすぎ。
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