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、
PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py 0.1.0 をリリースしました。 - @naitohの日記
去年の8月に RejectKaigi 2017 にて発表した、「PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py」が、初版公開できるレベルになったので、python のパッケージとして PyPIで公開しました。 pypi.python.org github.com py2rb.py は、Pythonの機械学習関連のライブラリ、特に Chainer を Ruby に移植するためにPythonからRubyへのトランスコンパイラを作成している位置づけになります。 py2rb.py 開発の経緯の詳細は、下記 blog をご覧ください。 naitoh.hatenablog.com 特徴 Python ASTベースで1行単位にRubyへ翻訳 Python => Ruby (メソッド,クラス,変数) : decorator や yield 等は未サポート impo
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
#参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c #概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython #デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ #デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） #変わるものを変わらないものか
__future__ モジュールについて - さりんじゃーのプログラミング日記
いきなり 3 系に移行するのはちょっと心配…という場合、まず2 系 + __future__ モジュールを使うのが良さそう。__future__ モジュールは Python 2 系用のモジュール。Python 3 系に実装されている Python 2 系 と互換性の無い機能をPython 2 系で使用できるようにする。 以下、__future__ モジュールに実装されている機能を利用しつつ、Python 3 系での大きな変更点を確認してゆく。 print_function 3系では print は文から関数 print()になった。また予約語からも削除された。 >>> from __future__ import print_function from __future__ import print_function >>> print('abc') print('abc') abc >>
仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
MeCab（形態素解析）をPythonから２分で使えるようにする方法
※サンプル・コード掲載 あらすじ Javaだと、Kuromojiを使用するまでに必要な手続きは、基本的にjarファイルを追加するだけで完了しますので、形態素解析を使うまでの敷居は高くありません。 しかし、PythonでMeCabを使おうとすると、セットアップに時間を取られてしまうことがあります。 ですので、今回は最小限の労力で、PythonからMeCabを使う方法を紹介致します。 使用した環境 Ubuntu 16.04python3、pipはインストールされていると仮定 ＊インスタンスを用意した直後の、何も手を加えていないインタクトなマシンの状態のままです。 MeCabのインストール（１分以内） コマンドを打ち間違えなければ、完了まで１分かかららず、ご活用いただけるはずです。 MeCabを使えるようにするという事だけを優先するので、MeCabの詳細等は、別途御確認頂ければと存じます。 Me
requestsを使った画像のダウンロード - Qiita
あくまで個人用のメモ。 requests というライブラリを使って、さくっと画像をダウンロードするPythonプログラムを作成する。 python3では urllib.requests が便利そうだが、python2では使えなさそう(調査不足)なのでこれを利用した。 Cookieなど色々と設定もできるが、アクセスしてDLするだけの簡単なプログラムを作成する。 公式: python-requests インストール $ python >>> import requests >>> url = "http://docs.python-requests.org/en/master/#" >>> res = requests(url) >>> res = requests.get(url) >>> res.status_code 200 >>> res.headers["content-type"]
Things which aren't magic - Flask and @app.route - Part 1 | Ainsley Escorce-Jones | ains.co
It's been a while since I've posted so figured it's about time I started a new series on my blog. Here's the first edition of a series I'm calling "Things which aren't magic", where I show how some of the nicer APIs provided by popular open source packages are constructed from the primitives of their respective languages. In this post we're going to take a look at Flask, and more specifically how
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
特長 Pythonユーザが待ちに待ったPythonによるMCMC本ではないでしょうか。原著タイトルが『Bayesian Methods for Hackers』だけあって、プログラマ・エンジニア向きだと思います。数式はびっくりするほど出てこない代わりに、Pythonコードは非常にたくさんでてきます。そしてPyMCの使い方が基礎から説明してあって丁寧です。自分でコーディングする際は原著のGitHubリポジトリを活用しましょう（なんとStarが10000個を超えてる！）。 Pythonで体験するベイズ推論 PyMCによるMCMC入門 作者: キャメロン・デビッドソン=ピロン,玉木徹出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2017/04/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 購入を迷っている人の一番の心配は、本書のPyMCのバージョンが1つ前のPyMC2であることだと思
Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
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Python で「トークン名, 文書名, tfidf値, Okapi 25値」の列で構成される DataFrameオブジェクト を 生成する - Qiita
Pythonでプログラムを終了させる：sys.exit()
Pythonからmecab-ipadic-neologdを使う - Qiita
Python - LumberMill's Notes
GitHub - dbsr/vimpy: python import helper for vim
Post by @momijiame
Python3での文字列フォーマットまとめ 旧型で生きるか、新型で生きるか - Qiita
GitHub - ageitgey/face_recognition: The world's simplest facial recognition api for Python and the command line
