エンジニアに許された特別な時間の終わり社内勉強会向け
すべてのプログラマが機械学習を受け入れる準備をする時代になった - mizchi's blog
という予感がしたので書く。正確に言うと機械学習の成果としての訓練モデルを。 まず事前に前置きしておくと、僕は機械学習をほとんど抑えていない。トレンドだけ追ってる。 大学生の時にニューラルネットワークを実装してみてフ～ンって言ってた程度に知識しかなくて、ディープラーニングが流行る前だから、「バックプロパゲーションってややこしかったけど、今は自動でモデルの最適化いい感じにやってくれるんでしょ？」ぐらいの雑な理解しかない。(この時点で怪しい) で、今はフロントエンドやってて、ここは機械学習は縁遠いように思えるかもしれないだろうけど、最近のGoogleはなんとブラウザで tensorflow を動かすのに情熱を注いでいる。 で、こんなのが Hacker News で流れてきた。 medium.com とりあえず試した。デモをそのままデプロイした。 PoseNet - Camera Feed Dem
『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か？』
将棋と比べて囲碁の評価関数を難しくしているのは、 ・将棋の駒は種類ごとに機能と優劣に差があるが、囲碁の石にはそれがない。 ・リバーシにおける角のように、明らかな特徴を持った場所が少ない。 ・支配領域の広さを基準としても、領域が確定するのはゲーム終了時になる。 ・局所的な最善手が全体の最善手ではなく、相手に取らせるためにわざと置く「捨石」というテクニックが常套となっている。 などの点で、さらに上級者の間でしか理解できないような評価基準が存在する。 ・石の厚い薄い 石の厚みは物理的厚さではなく、ある石の配置が全局的に与える影響のこと。 ・形の良し悪し 複数の石の配置の評価。良い形になるように、悪い形にならないように注意することにより、「打ち筋が良くなる」効果がある。ただし「愚形の妙手」も多数存在する。 「代表的な悪い形」 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●┼┼┼ ┼┼●●┼┼ アキ三角 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●
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