720万手をディープラーニングで学習したオセロＡＩをChainerで作ってみた - Qiita
ちょっと前のニュースになってしまいますが、AlphaGoが世界チャンピョンに3連勝したのはすごかったですよね。それに触発されて、今回は同じボードゲームのオセロのＡＩを作ってみました。 なぜオセロにしたかというと、コンピュータリソースが足りない！！からです。AlphaGoの開発では50GPUで3週間というとてつもないことをしていますが、そんなの個人では絶対不可能です。そこで碁盤が小さくルールも簡単なオセロを選びました。 AlphaGoを話題にあげましたが、AlphaGoとは使っている技術が違います。AlphaGoは教師あり深層学習と、深層強化学習と、モンテカルロ木探索の3つを組み合わせていますが、今回は教師あり深層学習のみを使っています。性能は出ませんが、逆に、アルゴリズムがとてもシンプルなので、今聞いた後半の2つを知らない方でも（私も深層強化学習は分かりますがモンテカルロ木探索はよく分かり
機械学習のライブラリを片っ端からpipで入れまくる(Ubuntu) - Qiita
知っているライブラリを片っ端からpipで入れまくっちゃいます。pip万歳！ 新しいライブラリ見つけたらどんどん追加します。 #pip本体のインストール $ sudo apt-get install python-pip #pipの使い方 なぜか僕の環境では$ sudo -H pip install pip ライブラリ名としないと上手く行かないんですが、 他のサイトなどでは$ pip install ライブラリ名と書いてあるので、以下はこっちで行きます。 僕と同じくsudo必要な人いないのかなぁ〜 #科学技術計算のライブラリ ライブラリ：numpy, scipy, pandas, matplotlib, scikit-image pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-image #機械学習 ライブラリ：chainer, tensor
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