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やる気の出し方
pao2.hatenablog.com
初めての転職をしました。 2020年4月末を持って新卒から7年間勤めた会社を退職し、今年の5月から新しい会社で働いています。 自分に境遇が近い人などの参考になればと思い、書きました。 長くなると思うので、お題毎に気になるところだけでも読んでもらえると嬉しいです。 ※前職及び転職先の会社名は書いていませんのでご了承ください。 簡単な自己紹介 31歳 情報系の修士卒で新卒から8年目 一児(2歳)のパパ 機械学習を学び始めたのは4年前くらい Kaggle好き(Kaggle Master) 前職について 会社はいわゆるJTC(Japanese Traditional Company)と呼ばれるようなIT系の大企業でした。 最初の3年はWeb系のSIerみたいな仕事で、後半の4年は研究開発の部署で、機械学習を使ったユーザデータの解析やサービス検証などをやっていました。 入社3年目あたりで、趣味である
KDD2019のPaper一覧で気になるものがあったので紹介します。 ※記載時点でまだ論文公開、発表されておらず、こちら鮮度重視の記事です。 内容に誤りがある可能性は十分あるのでご了承ください。 DeepGBMとは データマイニングのトップカンファレンスKDD2019で発表される予定の手法です。 Guolin Ke, Zhenhui Xu, Jia Zhang, Jiang Bian, and Tie-yan Liu. "DeepGBM: A Deep Learning Framework Distilled by GBDT for Online Prediction Tasks." In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, ACM
最近はブロックチェーンまわりばかりだったが、 前々からやっていた麻雀AIの強化学習について一旦まとめておく。 麻雀好きの人から機械学習興味ある人まで読めるよう書いたみたけど、どうでもいいとこは飛ばしながら、分からないとこあれば気軽にコメントください。 概要 一人麻雀のAIを深層強化学習で作ってみた 自分が持っている牌すら選択できない状況から、ある程度有望そうな牌を選べるところまで学習した 最終的には、18順の一人麻雀でテンパイ率60%弱までになった ただ、他の手法に比べるとかなり弱く、まだまだこれからといった感じ 背景 麻雀AIでは、「どの牌を切るか?」「鳴くべきか?」「リーチすべきか?」など多くの判断が必要だが、 その中で基本となるのは「どの牌を切るか?」といった部分であり、点棒状況や相手の手を考慮しないシンプルなものを一人麻雀という。 ※ここでいう一人麻雀は副露しないものとして以降扱い
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