やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その2・iOS編) - Qiita
前回の記事「やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1)」の続編です。 前回は、ディープラーニング・オセロのモデルを作って推論させるところまでを説明しました。 今回は、今回はこのモデルをiOSで動作させ、ミニマックス法やモンテカルロ木探索に組み込む方法について説明します。 前回、UIの説明をすると書きましたが、UIそのものはもともと参加していたコンテストであるリバーシチャレンジから提供されていたものを利用していたので、説明としては省略します。 前回はPython中心の記事でしたが、今回はSwift + Core ML中心の記事になります。 コードはこちらにあります。 TokyoYoshida/reversi-charenge ミニマックス法とモンテカルロ木探索ではどうだったか？ 結論から言うと、ミニマックス法は強くならず、モンテカルロ木探索は、私
Swift開発者が知りたかったけど聞きにくい機械学習のすべて | try! Swift Tokyo 2017 #tryswiftconf Day1-1 聞き起こし - niwatakoのはてなブログ
twitter.com The news says machine learning is the Next Big Thing. But machine learning is happening way over there, on servers, in universities and in big companies with big data. What is it really, and what does it mean for over here, on mobile, in Swift? Are we –gulp– legacy tech? This talk will present a fast, concrete, down-to-earth survey of machine learning, from the perspective of iOS & Swi
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