機械学習を始めて２週間、機械学習を始めるのに必要だったこと - Qiita
はじめに ここ最近、趣味で機械学習の勉強はじめたら、様々な技術が必要なのでものすごいスキルがついた！ 始めるのに必要なタスクをシェアします！ ※ 具体的な手段については、別途投稿します。 機械学習に必要なこと 必要なスキル はじめにもし独学で始めるなら必要なスキルを書いておきます。 ・ ビジネススキル ・ビジネスに対する深い理解 ・ロジカルシンキング ・ドキュメンテーション/プレゼンテーション ※ 多くの場面でデータ集めから理論的な説明が必要になります。 ・ ITスキル ・幅広いIT知識 ・大規模データ処理に関する知識 ・データベースに関する深い知識 ・プログラミング ※ 本当に範囲が広いのでインフラからロジックまでフルスタックにできる人が必要になります。 ・ 統計解析スキル ・数学 ・データ分析手法の理解 ・データ分析ソフトウェアのスキル ※ 確率・統計、微分積分、行列などが必須になりま
スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
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