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
