AI・機械学習

強化学習で○×ゲーム 第2回|実装例で学ぶQ学習:Tic-Tac-Toe Reverse

2020/11/18

強化学習の第1回ではTic-Tac-Toe(○×ゲーム)というゲームを扱ってQ学習の動作を見ました。 しかしTic-Tac-Toeは強化学習を使わなければ解けないということはなく、人間が少し考えれば最善の戦略を見つけることができます。 今回はTic-Tac-Toeに少し変更を加えたTic-Tac-Toe Reverseというゲームを創作して、Q学習で攻略する様子を見てみます。 Tic-Tac-Toe Reverse Tic-Tac-Toe Reverseは、Tic-Tac-Toeの基本ルールに「書き込んだ ...

ReadMore

コラム

屋内ナビが道案内|大型施設・駅構内のナビゲーションに便利なシステム

2020/11/24

皆さんこんにちは。齊藤です。 皆さんは大規模な商業施設や広い駅構内で迷ってしまい、どっちの方向に行けばいいのか、今自分はどの場所にいるのか、案内板はどこにあるのかと思われた経験はないでしょうか。 大型ショッピングセンターで子供が迷子に 先日家族で買い物に出かけたときのことです。その日初めて行った大型ショッピングセンターには地下フロアがなく、1~2階が駐車場、3~6階が店舗になっていました。 用事を済ませてそろそろ帰ろうと、3階でエレベータに乗りこみました。ちょうど帰り時間のタイミングだったのかエレベータ内 ...

ReadMore

AI・機械学習

ニューラルネットワークのパラメータ初期化を紹介

2020/11/18

はじめに インフォマティクスで機械学習業務を担当している大橋です。今回は初心に立ち返って、深層学習で用いられる活性化関数の性質やパラメータの初期化についての話題を取り上げます。 活性化関数や初期値が悪いとネットワークが局所解にはまりやすくなったり、学習の収束の悪さや予測精度の低下を招きます。本記事はネットワークのダイナミクスを解析しそれらの弱点の改善手法を提案した論文 [1][2]についての解説です。 現在では、Xavierの初期化、Heの初期化として知られているものになります。活性化関数に関しては現在は ...

ReadMore

コラム スマホアプリ 地図・地理

おでかけ混雑マップ|店舗の混雑具合がひと目でわかる

2020/11/10

店舗周辺の混雑推定情報を地図上に可視化 新型コロナウイルス感染症の流行にともなって注目を集めているのが、スマートフォンから得られる人流ビッグデータだ。 緊急事態宣言などを受けて各地でどのような人手の変化が見られたのか、そして多くの人が集まる“密”な状態にある場所へいかに近付かないようにするか。膨大な数のスマートフォンの位置情報を収集したビッグデータは、人々が行動を起こす際の指針となるデータとして活用され始めている。 そのひとつが、2020年5月に株式会社unerryが公開したウェブサイト「お買物混雑マップ ...

ReadMore

コラム 数学・数学者

Pythonで数学を学ぼう!桜井進のPython+Math教室 第2回

2020/11/8

グーグルColaboratoryでPythonを動かしてみよう グーグルColaboratory 本格的なpythonコーディングを誰でも試せる https://colab.research.google.comにアクセス 前回はpythonの本家本元python.orgにアクセスしてみました。今回紹介するのはブラウザ上でPythonコーディングを自在に行えるグーグルColaboratoryの紹介です。 Colaboratory(略称: Colab)は、ブラウザから Python を記述、実行できるサービ ...

ReadMore

GISソフト「SIS」活用講座 技術情報

GISソフト「SIS」9のご紹介 Part9 空間解析編

2020/11/2

はじめに 前回に続き、「SIS 9」の新機能のうち、空間解析などに役立つ機能をご紹介します。 複数のDBテーブルとのテーブル接続が可能に! SIS活用講座第11回で、データベースの情報を図形にリンクする「テーブル接続」をご紹介しましたが、SIS 9では、複数のDBテーブル(以下、DB)と接続が可能です。 図1は、東京都23区の地図データと、「人口データ」「公園データ」の2つのDBの情報を紐づけた例です。地図と結び付けたいDBが複数あった場合でも、DB側で1つのテーブルに加工しなくてもテーブル接続できます。 ...

ReadMore

AI・機械学習 コラム 地図・地理

自然災害の予兆検知への取り組み|最新テクノロジーで命を守る

2020/11/10

自然災害において甚大な被害を防ぐには、早い段階での避難に勝る方策はない。 台風のようにある程度進路やその被害が予測できるケースでは、タイムライン(起こり得る状況を想定しながら、どの時点でどのような防災行動をとるのかを時系列に整理した防災計画)に従った事前避難も可能だが、予想が困難な豪雨や、どこで発生するかが推定しにくい土砂災害などでは、何らかの予兆をトリガーとした緊急避難に頼らざるを得ないケースも考えられる。 本記事では、氾濫を対象に被害を防ぐための予兆検知の動向について紹介する。 ディープラーニングによ ...

ReadMore

地図・地理 書籍

地理学習にオススメの書籍を紹介|月刊「地理」11月号特集は「里山のいま」

2020/11/19

皆さんこんにちは。 空間情報クラブ編集部が地図や地理の分野でちょっと気になる書籍をご紹介するシリーズ、第3回。今回は地誌に関する書籍が入っています。 PICK UP - 今月の書籍 大災害時代、土地とのつきあい方を考える『地形と日本人 私たちはどこに暮らしてきたか』 本書は、私たちが暮らす場所の地形特性やその変化の過程を写真や古地図などを交えながら解説した歴史地理学の入門書です。 著者曰く、近年国内各地で発生している水害や地形災害は地球温暖化や異常気象だけでは説明できない、とのこと。地歴、地形環境やその歴 ...

ReadMore

AI・機械学習

強化学習で○×ゲーム 第1回|実装例で学ぶQ学習:Tic-Tac-Toe

2020/11/20

強化学習は機械学習が研究され始めた初期の1950年代から存在し、歴史的には「教師あり学習」などの他の機械学習手法の派生元に位置付けられる分野です。 最近では2016年に強化学習を用いたGoogle DeepMindの囲碁AI「Alpha Go」がトップ棋士に完勝するという成果を挙げて話題になりました。 この記事では強化学習の理論を簡単に紹介して、その基本例をTic-Tac-Toe(○×ゲーム、三目並べ)というゲームを用いた実装で確認します。 強化学習とは 強化学習(Reinforcement Learni ...

ReadMore

AI・機械学習 コラム

事前学習の改善で自然言語処理の精度が向上|Transformerベースのモデル「ProphetNet」

2020/11/10

はじめに インフォマティクスで機械学習業務を担当している大橋です。 今回はディープラーニングを用いた自然言語処理の論文、ProphetNet [1] を紹介したいと思います。既存の構造に対する修正を最小限にし、ちょっとした発想で事前学習の方法を改善して精度を向上させたことが書かれている興味深い論文です。 自然言語処理と転移学習 自然言語処理とは、機械に日本語や英語等の言語を理解・判別させたり生成させたりする処理のことです。例えば迷惑メールの判別、文章の自動要約、日英翻訳などです。 これらを機械学習で実現し ...

ReadMore

© 2020 株式会社インフォマティクス