BuriKaigi 2021 https://toyama-eng.connpass.com/event/198500/ 2021年1月30日

1. C# ドキドキ ライブ コーディング!!
～ 小島の分 ～
BuriKaigi 2021 @ Online
30th January 2021
Fujio Kojima
#BuriKaigi

2. 自己紹介
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3. 今回はリバーシ
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4. 今回の戦略
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5. 普通にアルゴリズム作って AI 作成();
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アルファ・ベータ法 - Wikipedia

6. alpha-beta法 (negamax法)
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7. alpha-beta法 (negamax法)
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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
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static int Evaluate(Reversi reversi)
=> reversi.GetTakePointList().Count + FixedPieceCount(reversi) * FixedPieceCountRate;

9. ReversiRunner の作成
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10. ReversiRunner
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11. ReversiRunner
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12. 自作 AI の検証
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13. • 5万回対戦 = 約300万局面
局面データの作成
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1000対戦ごとに CSV ファイルに

14. Azure Machine Learning
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15. Azure Machine Learning
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16. Azure Machine Leaning
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17. Azure Machine Leaning
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18. Azure Machine Leaning
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19. Azure Machine Leaning
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20. Azure Machine Leaning
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21. Azure Machine Leaning
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22. Azure Machine Leaning
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23. Azure Machine Leaning
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24. 自分の AI から呼ぶ
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ReversiRunner での
データ作成に戻って繰り返す

25. 学習1回目
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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…
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27. 今回の戦略
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28. 今回の戦略と敗因
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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
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