コンテンツ
- 定義-AlphaGoの意味？
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- TechopediaはAlphaGoを説明します
定義-AlphaGoの意味？
AlphaGoは、ナローAIであり、GoをプレイするためにGoogle DeepMindによって開発されたコンピュータープログラムです。Goは、チェスに似た2人のプレーヤー向けの中国の戦略ボードゲームです。 AlphaGoは、ハンディキャップのないフルサイズのボードで、2015年10月にプロの人間プレーヤー、2ダンプレーヤーのファンフイを倒すことができた最初のAIプログラムです。その後、2016年3月、世界で最もランクの高い人間プレイヤーの1人である9ダンリーセドルを破り、5試合中4試合で優勝しました。
Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。
TechopediaはAlphaGoを説明します
AlphaGoプロジェクトは、ディープラーニングを利用するGoogle DeepMindsニューラルネットワークアルゴリズムがGoでどれだけうまく競争できるかを確認するために、2014年にテストベッドとして開始されました。 AlphaGoのアルゴリズムは、ツリー検索と機械学習の技術の組み合わせであり、人間と他のコンピュータープレーヤーの両方による広範なトレーニングで強化されています。モンテカルロツリー検索を使用し、ディープニューラルネットワークテクノロジーを使用して実装されたポリシーおよびバリューネットワークによって導かれます。ポリシーネットワークはトレーニングされ、AIが勝つ可能性が最も高い次の動きを予測するのに役立ちます。バリューネットワークは、検索ツリーを絞り込み、それらのポジションの値を決定するようにトレーニングされます。ゲームの終わりまで。
AlphaGoは、約3,000万回の動きのデータベースを利用して、人間のプレイヤーからの歴史的な試合の動きを初めて受け、人間のプレイを模倣しました。 AIが習熟度に達すると、AIのインスタンスと対戦し、強化学習を使用してより多くの改善と学習を行うことで、さらにトレーニングされました。
2015年10月、AlphaGoの分散コンピューティングバージョンは、2段ヨーロッパのGoチャンピオンであるFan Huiをプレイして倒し、コンピュータープログラムがGoでプロのプレーヤーを破ったのは初めてです。 Fan Huiは敗北してから数か月後にDeepMindチームのコンサルタントを務めました。 2016年3月、AlphaGoは、世界最高ランクの選手の1人であるリーセドルと対戦し、9段のトップレベルを達成しました。 Lees 1に4つのゲームを獲得したことにより、DeepMindで使用されるディープラーニングおよびニューラルネットワークアルゴリズムは実際にはGoをプレイするようにプログラムされていないため、他の目的にも使用できるため、AI研究の大きなブレークスルーとなりましたGoのプレイ方法。これにより、AI研究のまったく新しい世界が開かれます。