やってみての感想はじめに趣旨こんにちは、最近個人的な勉強としてディープラーニングを始めたtonnyです。Learningを読みました。私自身に知識がなく、いまいちピンとこなかったので、簡単なものを作ってみようと考えました。いえ、せっかくなら自分の趣味でもある麻雀に関わるところで作ろうと考えました。(以前Qiitaにも同じ記事を投稿しましたが、こちらにも投稿します。作成したアプリは下記になります。https://python-mahjang.herokuapp.com/indexまた、ソースコードは下記になります。https://github.com/naoki85/python_mahjong配牌と結果のみを学習対象としました。配牌を下図のように、かたちで分解し、それぞれの重みから「アガれる」か「アガれない」か出力します。「アガリ」という結果のみなので、役にはこだわっていません。実装に関して教師データ教師データはYoutubeなどでプロの対局を見て、配牌と結果を収集しました。数としては100いっていないため、これは継続して収集します。配牌を以下の3つのノードに分解しています。Learningを参考に、勾配法で推定しています。実際に使ってみたYoutubeにあがっていたとあるネット麻雀の動画で試してみました。77%パッと見、ちゃんと予測できているようには見えないです。考えたら、麻雀は4人のうち1人があがれるゲームなので、単純計算でアガれる確率は25%です。教師データが足りないのかもしれないと思い、とりあえずプロの対局1局分追加してみました。再テスト同じ動画で再度試してみました。アガれない結果のみを比較してみます。73%10局のうち、6局の「アガれない確率」が下がっています。教師データを増やせば結果は変わってくるようです。学習させた結果から学習させた重みパラメータは下記になります。第1要素がアガリへの寄与、第2要素がアガれない方への寄与になります。暗刻この結果を見ると、順子、対子はアガリに寄与していますが、暗刻は逆にアガリに寄与していないようです。暗刻があると手が狭くなるからでしょうか?バイアスパラメータは下記になります。アガれない方のバイアスが高すぎます。現在は下記の2点を課題としてあげて勉強しようと思っています。今回このWebアプリを作ったのは、教師データを増やす上で入力を楽にしたいためです。その過程でPythonの軽量FWであるbottleについて学べて良かったと思っています。やってみての感想ディープラーニングも学習したてで、何をして良いのかもよく分かっておりません。(そもそも麻雀という不確定要素の塊を題材にすること自体ナンセンスなのかもしれませんが。)そのため、ご指摘やそもそも間違っているなどのご指導ありましたらコメントをください!(アドバイスなどもいただけると嬉しく思います。助言を提供するものではありません。仮想通貨の投資・損益計算は複雑であり、個々の取引状況や法律の変更によって異なる可能性があります。ブログに記載された情報は参考程度のものであり、特定の状況に基づいた行動の決定には専門家の助言を求めることをお勧めします。当ブログの情報に基づいた行動に関連して生じた損失やリスクについて、筆者は責任を負いかねます。最新の法律や税務情報を確認し、必要に応じて専門家に相談することをお勧めします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。名前メールサイト上に表示された文字を入力してください。私たちは無料アプリもリリースしています、ぜひご覧ください。下記のアイコンから無料でダウンロードできます。