Deep MindのAIがFPSで人類を圧倒 チームワークを学習
Deep MindのAIがFPSで人類を圧倒 チームワークを学習 DeepMindの研究者たちはFPSチームとして働くために「お互いに教えあう」AIボットを作った。ボットは人間が発明した古典的な戦略を真似るだけでなく、バグを利用した独自戦略を発明することさえした。 昔からのゲーマーは、古典的なファースト・パーソン・シューター（FPS） ゲームである「Quake」がどれほど難しいかを知っています。迷路のようなフィールドで、他のプレイヤーと協力して、致命的な銃撃を避けながら、浮かんでいる目標を捕らえなければなりません。そして今、初めて人工知能（AI）がその複雑な一人称視点のビデオゲームでチームワークをマスターし、人間とコンピュータの両方のチームメイトと連携して行動を調整し、一貫して相手を打ち負かすことができるようになりました。 AIは車を運転したり、チェスや囲碁の世界最強のプレイヤーを1対1で
｢はじめてゲームプログラミング｣の衝撃
エンジニアの間で話題沸騰｢はじめてゲームプログラミング｣ 6月11日に発売され一時トレンドにも載るほど｡ ｢ナビつき！つくってわかる はじめてゲームプログラミング｣｡ ｢ノード｣をつなげてプログラミングしてゲームを作っていきます｡ 例えば｢Lスティックノード｣と｢ヒトノード｣を繋いでLスティック操作ができるようになります｡ チュートリアルでは｢おにごっこゲーム｣や｢マリカ｣みたいなものを作れちゃいます｡ 私ももちろんプレイして実況配信なんてやってみたのですが節々で｢プログラミング学習｣という点で衝撃を受けました｡ 今回はその衝撃を紹介していきたいと思います｡ 約束された｢完成したときの達成感｣ ｢ナビつき！｣というタイトルの通り､チュートリアルが懇切丁寧です｡ 失敗につながるようなメニューは無効化されていますし､しばらく迷って画面上で進捗を出せないでいるとアシストしてくれます｡ ｢完成｣す
機械学習初心者がテレビゲームの売上データセットを使って回帰モデル・分類モデルを作成してみた - Qiita
はじめに 先日、東大の 松尾研究室 が主催している データサイエンティスト育成講座 というものに参加しました。 私が参加したのは企業向けにアレンジされたもので、およそ2週間に1回、合計5日間でデータサイエンスの基礎を学ぶというものです。 カリキュラムとしては、 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」 という書籍をベースにして、講義半分、演習半分という感じで進んでいきました。 機械学習初心者の私が、この講座を受けてどれくらいデータ分析っぽいことができるようになったかを書き留めておこうと思います。 筆者のスペック 機械学習の経験 私自身はITエンジニアとして十数年の経験はありますが、業務でデータ分析っぽいことをやったことはほぼありません。 ただ、この講座を受ける半年ほど前に CourseraのMachine Learning を受けたり、機械学習に関する書籍を読んだりしていたのである程度
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