PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
WebSocketには注意が必要 | POSTD
近い将来WebSocketがRailsで使用できるようになると聞くと、デベロッパはみんな舞い上がって興奮します。 しかし、 あなたのユーザは、あなたがWebSocketを使用しているかどうかなんて気にしません 。 ユーザは、”快適なリアルタイムWebアプリ”を求めている。 デベロッパは、”快適でビルドが簡単なリアルタイムWebアプリ”を求めている。 オペレーションは、”デプロイ、スケール、管理が簡単なリアルタイムWebアプリ”を求めている。 上記全ての要望をWebSocketがかなえてくれるのなら素晴らしいことですが、この実装の詳細は高いコストがかかります。 超高性能で全二重なクライアントとサーバ間の通信は、本当に私たちに必要なのか？ WebSocketは、クライアントに情報を配信するための簡単なAPIと、クライアントからWebサーバへ情報を送信するための簡単なAPIを提供します。 サーバ
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