対戦ゲームに学ぶ、フレームワークの設計技法とAIのアルゴリズム入門 #builderscon tokyo 2019｜qsona
builderscon tokyo 2019 にて、表題にて発表します(した)。スライドだけでは十分に情報を伝えられないため、この記事にて補足していきます。 登壇資料 指のゲームここ(heroku)で動かせます。本来は対戦ゲームですが、1人で両方動かす形です。Display GuideをONにすると、後退解析によって解析された結果を利用して、各Moveのwin/lose/drawが表示されます。 コードはこちら(GitHub: qsona/yubisen)にあります(かなり雑然としたコードでスイマセン)。boardgame.ioを利用しています。後退解析のコードはその中のanalysis.tsです。 ぷよぷよの名勝負紹介した対戦は ALF vs かめ 100本先取 (2010, 実況 Tom) です。劇的な結末を迎えます。ぷよぷよを知らない方も最後の方だけでもぜひ。 "天才の詰み"郷田真隆
楕円曲線暗号アルゴリズムを理解する｜TechRacho by BPS株式会社
お久しぶりです。yoshiです。みなさん、夏を満喫していますか？ 私は溶けそうです。日本の夏はとってもあつい。 覚えている方がいるかどうかは分かりませんが、以前私はRSA公開鍵暗号アルゴリズムを理解するという記事を書きました。今回はその続編（？）です。 楕円曲線について 楕円曲線、という言葉を事前知識無しで見ると、 多分こんな画像が脳裏に浮かぶと思います。違います。 楕円曲線の楕円は楕円積分から現れた言葉で、楕円積分は文字通り楕円の弧長などを求める方法なので全くの無関係とは言えませんが、少なくとも楕円曲線と楕円は別の図形です。楕円のことは忘れましょう。 実際の楕円曲線は、例を示すと以下のような曲線です。 一般化すると (ただし または ) という式で表されるこのような曲線をワイエルシュトラス型楕円曲線と呼びます。ワイエルシュトラス型、と付いているのは他のパターンもあるからで、 こんな形の楕
実世界で超頻出！二部マッチング (輸送問題、ネットワークフロー問題）の解法を総整理！ - Qiita
0. はじめに --- 二部マッチング問題は実世界で超頻出 はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムはタイトルにもある二部マッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 以前に動的計画法 (DP) の典型パターンを整理した記事を執筆したのですが、DP と並んで超頻出の話題として二部マッチング問題があります。二部マッチング問題とは、例えばマッチングアプリなどに見られるように、2 つのカテゴリ間で最適なマッチングを構成していく問題です。実問題で登場する二部マッチングは以下のように多岐にわたります: マッチングアプリで男女のペアを最適化する (「男」と「女」) インターネット広告分野で、ユーザの興味に合う広告を出す (「ユーザ」と「広告」) 企業検索サービスなどで、ユーザの検索履歴に合う企業を
わかりやすい画像のdiffを求めて - Qiita
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
AI世代の検索エンジンについていくための「セマンティック検索」「エンティティ」基礎入門 （前編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
SEOの専門家は、グーグルを味方につけようと多大な労力をかける。自らのコンテンツのすばらしさや、meta要素の工夫、オーガニック戦略の卓越性を確認するためだ。 しかし、そうしてまるで友人のようにグーグルにつきっきりでいるうちに、大局的な視点を失ってしまうことがある。つまり、「グーグルの（ときに魔法のような）検索結果は、会話を求めるアルゴリズムを基盤にしている」という事実を失念してしまうのだ。 アルゴリズムは多くの問題を解決できるし、実際に解決している。しかし、人間の会話のレベルに匹敵するアルゴリズムを開発するのは、きわめて難しい課題だ。それでもシリコンバレーの大手企業で働くエンジニアたちは、コンピュータサイエンスを何とか人工知能（AI）の領域に発展させようと取り組んでいる。AIや機械学習の世界における彼らの成果は目覚ましく、碁で新たなチャンピオンが生まれたり、地域の店舗にロボットの店員が現
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。Read less
Coursera の Algorithms on Strings 受けました - たにしきんぐダム
Cousera の Algorithms on Strings を受講していて、平日にお昼ご飯食べながらビデオを見たり休日とかに課題をやったりしていたのですが先日完走しました！(講義は4週分なのですが忙しかったり難しかったりで2ヶ月くらいかかってしまった) お金を払うと課題提出システムみたいなのが使えて提出したプログラムの時間/空間計算量を教えてくれるらしいけど無料でも授業ビデオと資料にはアクセスできた めちゃくちゃ良かったのでみんなも受講しましょう www.coursera.org きっかけはアルバイト先で開催されていたのに参加させてもらったのと、 ISUCON6予選で高速な文字列マッチングアルゴリズムが全く分からず悔しい思いをしたから(正規表現の更新・キャッシュをうまく頑張れば十分な点数は獲得できたみたいですが...)でした。 学んで終わりじゃ多分忘れるから何とか応用とかできたら良い
メモリを操作するRNNでソートアルゴリズム（可変長＆順序フラグあり）を機械学習できたよっ！ - Qiita
微分可能な神経機械？ Google DeepMindがNatureに投稿した論文「Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory」が、なんだかヤバそうな香りがします。 公式の紹介記事「Differentiable neural computers」では、プラトンの記憶論から話が始まりますし、論文では脳の記憶を司る海馬に喩えていたりして、なかなか格調高いです。単なるニューラルネットワークの性能改善に留まらず、哲学や神経科学の観点からも理想の人工知能に一歩近づくことができたよ、これは新しいコンピュータの在り方の発明なのではないか、という気概が感じられます。 仕組みとしては流行りのAttentionという概念が入っていて、メモリを表す行列と、それを選択的に操作しながらベクトルを入出力するコントローラがありま
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート 白石 俊平（HTML5 Experts.jp編集長） de:code 2016に参加中の、編集長の白石です。 今回は、編集部のメンバーそれぞれが興味あるセッションに参加してセッションレポートを書こう、ということになってまして、ぼくは「Big Data/機械学習がソフトウェア開発手法を変える! 〜静的アルゴリズム生成から動的アルゴリズム生成への道〜」というセッションを聴講しました。 スピーカーである田丸健三郎さんの語り口が心地よく、機械学習についてはかじったことくらいしかないぼくにとってはレベル感もちょうど良く、知らなかったことも数多く学べてとても満足でした。 以下に、簡単なセッションレポートを掲載します。機械学習については素人の、Webエンジニアによるレポートではありますが
乱数のたのしい話と遺伝アルゴリズム - きしだのHatena
金曜日の「プログラマのための数学勉強会＠福岡」で乱数の話をしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 #3 - connpass で、乱数の生成だとか、クイックソートや素数判定などの乱択アルゴリズムの話とかをしました。 乱数タノシイヨ 乱数のたのしい話 from なおき きしだ その中で、遺伝アルゴリズムで巡回セールスマン問題(TSP)を解くというのをやってみました。遺伝アルゴリズム、すいぶん昔から名前は知ってて、どういうアルゴリズムかも知ってて、実装もそんな難しくないと知りつつ、書く機会がありませんでした。なので、この機会に書いてみようと。 とりあえず最初に完全にランダムでTSPを解いてみます。 TSP with random ぐちゃぐちゃですね。 下部のグラフはその時点での最短距離。最初に距離が短いものをみつけていくけどだんだんみつかりにくくなる、という感じになっています。 1
ディープラーニングに頼らず、機械に絵を描かせる | fladdict
Processingで、自動絵画化してみるテクニカルスタディ。 最近だと、ディープラーニング系でやるのが流行りだけど、あえて手動アルゴで頑張るなど。流行に逆らって、素手で戦うのが美学だと思う！！ ファーストのスタディ。アインシュタイン。ドットをボコボコ置いただけともいう。いちおう画素の標準偏差などをとって、絵としての粗密を判定しながらドットを置いていく。 基礎理論ができたところで、ブラシのスタディ。とりあえずランダムな文字で配置してみた。もっとtypographyっぽくなるはずが思った通りにいかない。 セカンドのスタディ。モナ・リザの再絵画化。文字のかわりに筆パターンをテクスチャとして利用。細部がなかなかでない。 キツネの絵画化・・・筆テクスチャの大きさを絵の密度で制御する。色のゆらぎをRGBで表現すると虹色に歪む。 カラーをHSB空間に変更。だいぶいいかんじに。エッジ境界がガラスエフェク
「ビジネスプロセス上の労働者が半分になる」「アルゴリズムによって考案された破壊的ビジネスの登場」、2020年までにITが引き起こすビジネスの変化トップ10をガートナーが発表
米調査会社のガートナーは、「2015年およびその先におけるIT部門とITユーザーのための予測」を発表、これからのITの進化がが引き起こすであろう大きな変化について10の予測を明らかにしました。 その内容は、コンピュータの能力、Siriのようなエージェント、モバイルの普及といったいまの進化の延長線上で、多くの、そして大きなビジネス環境の変化が起こるだろうというものです。10の予測について紹介します（一部、分かりにくいところはガートナーの説明を要約して補足しました。詳細はプレスリリースをご覧ください） （1） 2018年までにデジタルビジネスは、現在のビジネスプロセス上の労働者の半分を不要にする一方で、デジタルビジネスの仕事は5倍になる 例えば、冷蔵庫が自分で食料品を発注し、ECサイトのロボットがそれを自動処理し、ドローンが配達する、といったデジタルビジネスの進化によって、従来の食料品店の店員
Apache Sparkってどんなものか見てみる（その１ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Kafkaを試している最中で微妙ですが、最近使えるのかなぁ、と情報を集めているのが「Apache Spark」です。 MapReduceと同じく分散並行処理を行う基盤なのですが、MapReduceよりも数十倍速いとかの情報があります。 ・・・んな阿呆な、とも思ったのですが、内部で保持しているRDDという仕組みが面白いこともあり、 とりあえず資料や論文を読んでみることにしました。 まず見てみた資料は「Overview of Spark」（http://spark.incubator.apache.org/talks/overview.pdf）です。 というわけで、読んだ結果をまとめてみます。 Sparkとは？ 高速でインタラクティブな言語統合クラスタコンピューティング基盤 Sparkプロジェクトのゴールは？ 以下の2つの解析ユースケースにより適合するようMapReduceを拡張
Javaガベージコレクションのエッセンス
あるアプリケーションの作業にとって、スループットは最も重要なターゲットです。1つ例を挙げると、長時間実行されるバッチ処理のジョブです。ガベージコレクションが実行されている間、バッチジョブが時々1、2秒止まっても、ジョブ全体がすぐに完了すれば問題ありません。 人間が直接対話するアプリケーションから金融取引システムまで、実質的な他のすべての作業では、システムが1、2秒か、数ミリ秒以上反応しない場合、大変なことになり得ます。金融取引では、しばしば一貫した停止時間と引き換えに、スループットを犠牲にするだけの価値はあります。物理的に利用可能なメモリ量によって制限されるアプリケーションを持ったり、footprintを維持しなければならなかったりすることもあります。そのような場合、停止時間とスループットの面の両方で、パフォーマンスをあきらめなければなりません。 以下のトレードオフは度々起こります。 大部
結城浩『数学文章作法 基礎編』 - 文章を書くときに大切な「たったひとつのこと」 #book - CodeIQ Blog
CodeIQの中の人、hnanami です。 今回は、『数学ガール』の著者であり、CodeIQではアルゴリズム系問題で毎回多くの挑戦者が集まる出題者である結城 浩さんから寄稿いただきました。 ご紹介いただく『数学文章作法 基礎編』を抽選でもらえる特典が付いた問題も挑戦受付中です。この機会をお見逃しなく！ =============================== こんにちは、結城浩です。 結城はふだん『数学ガール』シリーズなどの数学読み物やプログラミングの本を書いており、CodeIQではアルゴリズム系の問題を出題しています。みなさんいつも挑戦ありがとうございます。 さて今日はCodeIQ運営さんのご厚意により、結城がこの4月に出版した『数学文章作法 基礎編』という本をご紹介したいと思います（「作法」は「さほう」ではなく「さくほう」です）。 本書は「正確で読みやすい文章を書く心がけ」を書
BLUE*アルゴリズム
2. 論文紹介 • Marc Sebban, et. al. “BLUE*: a Blue-Fringe Procedure for Learning DFA with Noisy Data” • http://labh-curien.univ-st-etienne.fr/~janodet/ pub/tjs04.pdf • ノイズを含む信号列から状態遷移図を推定 →それが何の役に立つの？ 13年4月14日日曜日 3. 論文紹介 • Thomas Arts and Simon Thompson, “From Test Cases to FSMs: Augmented Test-driven Development and Property Inference” • http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/2010/3041/content.pdf • ユニットテストの結果
『世界でもっとも強力な9のアルゴリズム』で頭を鍛える - HONZ
著者の定義によると、アルゴリズムとは「問題を解決するために必要な手順を正確に規定したレシピ」である。コンピュータ・サイエンスを専門とする大学教授の手による本書は、現在当たり前のように使われている偉大なコンピュータ・アルゴリズムがなぜ必要とされたのか、どのように考え出されたか、そして、それが実際にどのような仕組みで動いているのかを教えてくれる。 このように紹介すると、コンピュータやプログラミングが苦手な人は手が遠のいてしまうかもしれないが、どうかご安心を。本書を楽しむのに、コンピュータプログラミングやコンピュータ科学の知識は必要ない。必要なのはじっくりと考えることだけだ。 一口にサイエンス本といっても面白いポイントはそれぞれに異なるが、本書の面白みは間違いなく、過去の偉人たちの難問への挑戦を疑似体験できるところにある。その面白みを満喫するためにも、頭から煙を出しながらじっくりと考えながら読む
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Microsoftの人工知能は、なぜ虐殺や差別を「支持」するようになったのか……
ChordアルゴリズムによるDHT入門
