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Ponanza開発者、山本一成氏が語る強化学習とA/Bテスト運用の舞台裏

Ponanzaにおける強化学習とA/Bテスト運用山本一成氏（以下、山本）：山本一成と申します。よろしくお願いします。ありがとうございます。ここからはややガチめなエンジニアの話です。まず確認したいんですが、エンジニアとかプログラマーって人はどれくらいいるんですかね？（会場挙手）あ、けっこういるのか！　安心した（笑）。私、10年くらい将棋のプログラムを作ってきて、最初はまったくのど素人から始めたんですけど、いろいろやっていく中で、現代にも通じるようなさまざまな運用とかが出てきたんですね。そのへんをみなさんと共有できればと思っています。まず最初のスライド、さっそく手書きでやる気がない感じですが（笑）。将棋のプログラムってどんなもの？　という話です。将棋も囲碁も、大雑把にいうと、2つの要素があります。1つは探索です。つまり、先を読むということですね。先を読むと強いです。みなさんもそん

richard_raw 2019/04/24

Ponanza開発の始まりからAlpha Zeroまで。/職人技がパワープレイに抜かされるの悔しいですよね……。

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趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita

趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った

richard_raw 2017/10/12

「遊んだあとはインスタンス止めるの忘れないで！！！」超重要。

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ディープラーニング実践入門〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！

ディープラーニング実践入門～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。はじめまして。宮本優一と申します。最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、「なんか難しそう」「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」という声が聞こえてきます。そこで！この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を

richard_raw 2017/05/09

ディープラーニング用のAMIがあるのか……しかもPython環境がAnaconda3。

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Amazon、Google、IBM、Microsoftが公開する、AIを使うための「API」「ライブラリ」「実行環境」一覧

AIには、複合的で意思を持つ「強いAI」と、何かを認識することに特化した「弱いAI」があります。ドラえもんのような「強いAI」はまだ生まれておらず、現在利用可能なものは「弱いAI」。その「弱いAI」のAPIを公開している代表企業として挙げられるのが、Amazon.com、Google、IBM、Microsoftといった企業です。

richard_raw 2017/03/09

ASK気になってる。日本リリースまだー？

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Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張

Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scala ble Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scala ble Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。マルチGPUスケール学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-

richard_raw 2016/05/13

「読みはデスティニー」？

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[AWS]AmazonLinuxの仮想マシンの上にDocker入れて機械学習（TensorFlow）動かす - Qiita

自前の物理環境を用意せずにTensorFlowを動かしたかったので、AWSのmicroインスタンス上に環境を構築した際の手順まとめ。 TensorFlowって? 2015/11/10にGoogleが公開した機械学習技術のライブラリで、サンプルを眺めただけでも以下のような学習機が使えるようだ。 - 手書き文字認識 - リカレントニューラルネットワーク(RNN) - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 前提環境 AWS EC2 上のVM Amazon Linux AMI 2015.03.1 (HVM), SSD Volume Type - ami-1c1b9f1c Docker 1.7.1 Ubuntu 14.04LTS(Docker上のコンテナ） AWSへの登録や仮想マシン登録は終わっている前提 AWS EC2 上のVMにDocker導入 VMにsshでログインし、以下のコマンドを入力

richard_raw 2015/11/20

最近AWS使ってないけどブックマーク。

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