ドキュメントを残さない
普段仕事をしてるとき、いろいろなことに気を使いながら仕事をしてると思う。たとえばissueには、その背景、やりたいことや期待する効果、制限事項、認識している副作用やリスクの情報等などを書くような運用ルールを作っているチームは多いらしい。しかし、私たちのチームではそういうルールはない。それでうまくいくんだっけっていう話をよく質問されるので、考えてみた。 コードの品質をカバーするためのコメント私たちは、常にわかりやすいコードを書けるとは限らない。解説として、コメントが役立つ場面はある。 ちょっと待ってよ「よし、Why notを書こう！」と言って上手く書けるのは、そうとうに経験を積んだ人だ。そして、経験を積んだ人は大体問題ない。悪いコードほどコメントが必要だが、良いコメントが書けるくらいならコードはもっと良くなってる。鶏と卵じゃん。 コメントについて議論する暇があったら、コードについて議論したほ
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、
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