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機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～概要編～
機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～導入編～
機械学習知識ゼロの囲碁キチが3か月で囲碁AIを作った話 ～棋譜学習編～
概要
9路盤以外(13、19路盤)の棋譜学習方法と、無料で使えるGPU環境 Google Colaboratoryを利用した棋譜学習の方法を解説していきます。
9路盤以外の棋譜学習方法
9路盤以外の棋譜を学習させたいときは、棋譜学習編でダウンロードしたPyaqのフォルダ直下にあるboard.pyの中身を1行書き換えるだけでOKです。
Visual Studio Code等のテキストエディタでboard.pyを開いたら、13路盤の棋譜を学習させる場合、8行目のBSIZEをBSIZE = 13に書き換えます。
BSIZE = 13 # board size
書き換えたら、AnacondaPromptでpython pyaq.py --learnを実行すれば13路盤の棋譜学習が始まります！
無料で使えるGPU環境 Google Colaboratoryを利用した棋譜学習
GPU使って高速学習したいけど自分のパソコンスペック低いし...
そんな悩みを解決するのがGoogleが無料提供しているGPU環境 Google Colaboratory。
環境構築不要でブラウザ(Google Chromeのみ)からPythonやTensorflowを使うことができる素晴らしいサービスです。
それでは、Google Colaboratoryを使って高速学習をしていきましょう！
学習の手順は以下の通りです。
1. パソコンのGoogle Chromeから囲碁AI製造機にアクセス
2. ファイル -> ドライブにコピーを保存でファイルを複製
3. ランタイムのタイプにGPUを割り当てる
4. 学習用棋譜のダウンロード
5. 実行ボタンを上から順番に押していって学習スタート
6. 学習が終わったらmodel.ckptとlog.txtをダウンロード
詳細な使い方や注意点は、囲碁AI製造機に書いておいたので、そちらをご参照ください。
**囲碁AI完成したから誰かと戦わせてみたい！**という方がいましたら、僕のTwitterまで果たし状リプを飛ばしてください！
暇なときにBSKBot(バーサーカーボット)が何路盤でもお相手します。