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「C# ドキドキ ライブ コーディング!!」 小島の分
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自己紹介 2
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今回はリバーシ 3
4.
今回の戦略 4
5.
普通にアルゴリズム作って AI 作成(); 5 アルファ・ベータ法
- Wikipedia
6.
alpha-beta法 (negamax法) 6
7.
alpha-beta法 (negamax法) 7 static int
AlphaBetaEvaluate(Reversi reversi, int depth, int alpha, int beta, Func<Reversi, int> evaluate) { if (reversi.GetPieceCount(Reversi.Piece.None) == 0 || depth <= 0) return evaluate(reversi); var movables = reversi.GetTakePointList(); if (movables.Count == 0) { var localReversi = GetClone(reversi); localReversi.Pass(); return -AlphaBetaEvaluate( localReversi, depth - 1, -beta, -alpha, evaluate); } var scoreMax = int.MinValue; foreach (var move in movables) { var localReversi = GetClone(reversi); localReversi.SetPiece(move); var score = -AlphaBetaEvaluate( localReversi, depth - 1, -beta, -alpha, evaluate); if (score >= beta) return score; if (score > scoreMax) { scoreMax = score; alpha = Math.Max(alpha, scoreMax); } } return scoreMax; }
8.
係数 • 係数 評価関数 8 static int
Evaluate(Reversi reversi) => reversi.GetTakePointList().Count + FixedPieceCount(reversi) * FixedPieceCountRate;
9.
ReversiRunner の作成 9
10.
ReversiRunner 10
11.
ReversiRunner 11
12.
自作 AI の検証 12
13.
• 5万回対戦 =
約300万局面 局面データの作成 13 1000対戦ごとに CSV ファイルに
14.
Azure Machine Learning 14
15.
Azure Machine Learning 15
16.
Azure Machine Leaning 16
17.
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18.
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19.
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21.
Azure Machine Leaning 21
22.
Azure Machine Leaning 22
23.
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24.
自分の AI から呼ぶ 24 ReversiRunner
での データ作成に戻って繰り返す
25.
学習1回目 25 まだまだ弱いが、 何度も繰り返すことで 強くなるはず!
26.
学習2回目以降… 26
27.
今回の戦略 27
28.
今回の戦略と敗因 28 機械学習の API コールが 遅くてデータ作成に時間が かかりすぎた 本番まで繰り返してる 余裕がない…
29.
今回の Azure 課金 29
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