サッカーを強化学習する - 思考の本棚
はじめに この記事は強化学習苦手の会Advent Calenderの12日目の記事です。 私は11月末までKaggle上で開催されていたGoogle Research Football with Manchester City F.C.に参加していました。このコンペはGoogle Researchが用意したサッカーゲーム上でサッカーエージェント(プレイヤー)を作成し、その強さを競うというものです。 私はhigeponさんとチームを組ませていただき、強化学習アプローチでコンペ開催から終了まで取り組みました。そこでサッカーエージェントを強化学習で育成する際に工夫した点や苦労した点を共有できればと思います。 kaggle: Google Research Football competition www.kaggle.com GitHub: Google Research Football gi
３位決定戦 イギリスを追い込んだラストショット ：どうしん電子版（北海道新聞）
【２月24日 カーリング女子3位決定戦 日本対イギリス】 イギリスが有利な後攻で始まった試合は、両チームとも一歩も譲らず、第8エンドまで後攻が1点を取り合う形で進んだ。第９エンド、LS北見の日本はイギリスのミスから1点スチールに成功。そして、第10エンド。イギリスが勝ちを狙って2点を取りにいくラストショットが失敗しLS北見が1点をスチール、５−３で勝利し、カーリングで初めて日本がオリンピックメダルを獲得した。 ゲームが動き出した第8エンドから第10エンドのラストショットを中心に、山本研究室のカーリング戦略AI「じりつくん」が分析した。 残り3エンドで1点差負けの状況で、「じりつくん」はLS北見の勝率を４４%と見積もりました。序盤から中盤のように1点ずつを取り合う形で進むと同点で最終エンドを終え、LS北見が不利な先攻でエクストラエンドを戦わなくてはならず、仮に第8エンドでLS北見が得点しても
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