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[BOOKデータベースより]
サンプルを作りながら「AlphaZero」をステップ・バイ・ステップで学ぶ!
1章 AlphaZeroと機械学習の概要
[日販商品データベースより]2章 Pythonの開発環境の準備
3章 深層学習
4章 強化学習
5章 探索
6章 AlphaZeroの仕組み
7章 人間とAIの対戦
8章 サンプルゲームの実装
Google傘下の英国DeepMind社が開発した「AlphaGo」は、2015年に「囲碁」の一流棋士に圧勝したことで、世界中の大きな注目を集めました。それを発展させ、「囲碁」だけでなく「チェス」「将棋」でも最強のコンピュータソフトを目指して作られたのが、2017年末に発表された「AlphaZero」です。
本書では、この最新・最強の機械学習フレームワークである「AlphaZero」の仕組みを解き明かします。「AlphaZero」は、これまでも使われてきた「深層学習」「強化学習」「探索」のアルゴリズムを組み合わせて作られており、それぞれの構成要素を理解することで、全体像を把握できます。
「深層学習」「強化学習」「探索」のそれぞれの構成要素ごとにサンプルプログラムを用意しているので、動作を確認しながら、ステップバイステップで学んでいくことが可能です。機械学習の実行にはマシンリソースが必要ですが、本書では無償で利用できるクラウド上の「Google Colaboratory」を利用することで、Webブラウザだけで実行と確認を行うことができます。
「AlphaZero」の仕組みが理解できたところで、本書の最終章でそれを応用し「コネクトフォー」「リバーシ」「簡易将棋」の3つのサンプルを作成してみます。AIと人間で対戦して、「AlphaZero」でどのぐらい強いプログラムができるのかを実際に確認してみることが可能です。