ディープラーニングするPython製の将棋AIを見つけたら2 years ago
AlphaGoってどのくらいの強さなんでしょう。とりあえずべらぼうに強いとは聞いたんですが、囲碁にまったく明るくない私にとっては、ドラゴンボールにおける「宇宙一強い」くらい現実味のないふわふわした印象です。
そんな私にもわかることはあって、なんでも『ディープラーニング』という言葉を世界的に有名にしたらしいですね。『深層学習』って言うと、むしろ漢字なのに意味が遠い気がします。
どこの国でもそうですが、あまりにも文化や常識からかけ離れたものであればあるほど、名前をそのまま取り込む傾向にあるように思います。例えば日本発祥のmai waifuとかwapaneseとか。
私は将棋が好きなので「マシンでディープなラーニングをするショーギ・インテリジェンスがあればプレイできるのに」などと今風なことを考えていたらありました。それもPython製の、まだ開発版のAIが。
続きを読むAIが人類を超える日は来るの？→もう来てるよ
先日買い物に行きました。ごま油が欲しかったのですが、目の前にあったのは
- 298円のごま油（250g、セール中）
- 378円のごま油（340g、通常価格）
の2つ。私は安ければ何でも良いのですが、オトクなのはどちらだ？と考えたとき、暗算が苦手なのですぐに答えが出ません。そこでGoogleアシスタントさんにご登場願いました。
- 「250グラム298円のごま油と340グラム378円のごま油、安いのはどっち？」
- 「お調べしました」
- 「えっ」
Pythonのテストで悩むあなたへ送るnoseフレームワーク
前回はデコレータを使ってコードのインデントを浅くし、ボイラープレートとなっていた繰り返し処理をひとつにまとめました。しかしその際、「挙動が変わってしまったらどうしよう」と怯えながら書き換えていたのも事実です。
今回はユニットテストという命綱を作ることで実装に専念できる環境を整え、また中途半端なリファクタリングもどきによってバラバラになった感のある仕様をまとめてみます。
教科書はいつものスマパイです。
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