입문

종지

저는 개인적으로 딥러닝과 머신러닝을 배우고 싶어서 O'Reilly Japan에서 출판한0부터 시작하는 Deep Learning을 읽었습니다.
하지만 나 자신은 지식이 없고 특별한 곳이 없기 때문에 간단한 것을 만들어 보고 싶다.
그렇긴 하지만 모처럼 내 취미인 마작과 관련된 곳에서 하고 싶다.

저자의 규격

Python, 머신러닝 모두 초보자

일반적인 PHP 및 루비 웹 작업

환경

Python 3.6.0

bottle 0.12.13

heroku

기능 개요

만든 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
https://python-mahjang.herokuapp.com/index
또한 원본 코드는 다음과 같다.
https://github.com/naoki85/python_mahjong

배패와 결과만 학습 대상으로 한다.

아래 그림과 같이 배패를 모양에 따라 분해하여 각자의 무게에 따라 "추가"또는 "추가되지 않음"을 출력한다.

결국'아갈리'의 결과이기 때문에 역할에 구애받지 않는다.

구현 정보

교사 데이터

교사 데이터는 유튜브 등에서 전문 대국을 보고 배급과 결과를 수집했다.
수량이 100이 아니기 때문에 이것은 계속 수집될 것이다.

사전 처리

패국을 아래 세 개의 노드로 분해하다.

순자수(계단 배열)

대자수(같은 카드 2장)

암각수(같은 카드 3장)

각 노드의 중요성을 배우다

각 노드의 권중 참고0부터 시작하는 Deep Learning는 사다리법으로 평가한다.

실제로 써봤어요.

나는 유튜브의 어떤 인터넷 마작 동영상을 사용해 보았다.
방송국
결과
상승 확률
향상할 수 없는 확률
한판
올라갈 수 없다
17%
83%
동 2 국
올라갈 수 없다
29%
71%
동삼국
올라갈 수 없다
7%
93%
동삼국 정통
올라갈 수 없다
17%
83%
동 4 국
올라갈 수 없다
33%
67%
남일국
흠모하다
20%
80%
남녘
올라갈 수 없다
26%
74%
남2국
올라갈 수 없다
17%
83%
남삼국
흠모하다
26%
74%
남4국
흠모하다
23%
77%
언뜻 보기에는 잘 예측할 수 있는 것 같지 않다.
곰곰이 생각해 보면 마작은 4명 중 1명이 향상시킬 수 있는 게임이기 때문에 단순 계산 확률은 25% 이다.
나는 교사의 데이터가 부족할 것 같아서 먼저 전공의 대국을 추가했다.

재테스트

같은 영상으로 다시 해봤어요.
추가할 수 없는 결과만 비교합니다.
방송국
결과
지난번에 증가하지 못한 확률
재테스트의 실패 확률
한판
올라갈 수 없다
83%
73%
동 2 국
올라갈 수 없다
71%
64%
동삼국
올라갈 수 없다
93%
92%
동삼국 정통
올라갈 수 없다
83%
80%
동 4 국
올라갈 수 없다
67%
72%
남일국
흠모하다
80%
85%
남녘
올라갈 수 없다
74%
79%
남2국
올라갈 수 없다
83%
80%
남삼국
흠모하다
74%
79%
남4국
흠모하다
77%
73%
10이닝 중 6이닝의'늘릴 수 없는 확률'이 떨어졌다.
역시 교사 수치를 늘리면 결과가 바뀐다.

학습 결과

학습의 권중 매개 변수는 다음과 같다.
제1요소가agari에 대한 공헌, 제2요소가agari에 없는 측에 대한 공헌.

# 第一要素があがれる方、第二要素があがれない方
# 重み
[[ 0.17258578  -0.17396835]    # 順子
  [ 0.20088727 -0.20564398]    # 対子
  [-0.33262621  0.34681625]]  # 暗刻

이 결과를 보면 순자, 대자는 아갈리에 공헌했지만 암각은 오히려 아갈리에 공헌하지 않았다.
암각이 있으면 손이 좁아지기 때문인가요?
편차 파라미터는 다음과 같다.
이미 부가할 수 없는 사람의 편차가 너무 높다.

[-1.07893278  1.07893278]

도전하다

지금 나는 아래의 두 가지를 과제로 삼아 공부하고 싶다.

교사 데이터 증가

레이어 노드 추가

이번에 이 웹 응용 프로그램을 만든 것은 교사의 데이터를 늘리는 기초 위에서 쉽게 입력하기 위해서이다.
나는 그 과정에서 파이썬의 경량 FW bottle을 배울 수 있어서 정말 좋다고 생각한다.

마지막

딥러닝도 배웠는데 뭘 해야 좋을지 모르겠어요.
(원래 마작이라는 불확실한 요소를 제재로 삼는 것 자체가 터무니없다...)
이를 위해 지적과 원래의 오류 등에 대한 지도가 있으면 메시지를 남겨주세요!
(조언을 받을 수 있다면 나는 매우 기쁠 것이다.)