カシュガル動物市場に行ってきた！新鮮な羊肉のスープが最高
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カシュガルの市街地を歩く（毛沢東像、環疆美食街）
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カシュガル国際バザール（喀什中西亜国際貿易市場）に行ってきた
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psycopg2でPythonからPostgreSQLに接続する
Anaconda Prompotでpsycopg2をインストールする方法です。
ついでにSQLAlchemyも入れておく。
conda install --yes --quiet 'psycopg2=2.6*' conda install --yes --quiet -c sodre 'ipython-sql=0.3*'
これでJupyter NotebookからPostgreSQLをいじれるようになりました！
DeNAのTechCon2018に行ってきた（オセロニアの運用効率化について）
渋谷ヒカリエにて行われたDeNAのTechCon2018に行ってきました。
なかなかおもしろい話が聞けたのでレポート。
DeNA TechCon 2018
キーノートで守安さんの話が聞けたのもよかったな～
話してた内容は南場さんの本と被る部分も多かったけど、やはり生で聞けたのは良かった。
不格好経営―チームDeNAの挑戦
『逆転オセロニア』における運用効率化支援 〜デッキログのデータマイニング〜
というタイトルの講演を聞いてきました。
話していただいたのはDeNAの新卒1年目の方でした。
1年目でこんな仕事ができるなんてやっぱDeNAすごい・・・
普段ゲームしないので、オセロニアのことはさっぱりなのですが、
ゲーム会社がいかにしてゲームを面白くしていくか、ということがわかりました。
なかでも、
・ゲームバランスを崩さないようにキャラを投入する
・接戦で勝たせるようなAIをつくる
なんてところがなるほどな～って感じでした。
さてさて詳しい内容ですが、
オセロニアは各プレイヤーがデッキを持って戦うのですが、
そのデッキ編成が偏らないように新キャラを投入して行って、
同じようなデッキを持つ人と対戦することがないように（＝新鮮なゲーム体験をいつでも提供できるように）しようといものでした。
手法としては、アソシエーション分析とクラスタリングを用いていました。
アソシエーション分析で、どのキャラの組み合わせがよく用いられているのかがわかるわけですね。
（※アソシエーション分析はビールとおむつのやつですね）
これを知ることで、次にどのような新キャラを出せば、どういう使われ方をするかがわかるらしいです。
あとは強いプレイヤーのデッキに使われているキャラのパターンを把握して、ゲームバランスを取ったりとかしているのかな？
ゲームって、強いプレイヤーと弱いプレイヤーの格差が大きいと面白さが減りそうだし、
みんながいい感じにそこそこ強いような状況をつくれば、継続的に利用してもらえるゲームになるのかなと推察したり。
キャラAとキャラBの組み合わせが最強すぎるから新キャラCを投入してバランスを取ろう！
みたいなことをアソシエーション分析とクラスタリングを組み合わせて分析しているのかなと思いました。
（あんまり理解が追いついてなくてすいません・・・）
最後に思ったのは、
こういう風にゲームメイクするのってすげえ楽しそう・・・
言わば自分たちが作ったマーケットでいかにユーザに消費させるかを、機械学習を用いて解をだしているわけです。
作ったもん勝ちというか、当てたもん勝ちというか。
一度当てるとデカいな、やっぱり。
ゲームって当たりハズレが大きそうだし、当たったゲームはこうやってめちゃくちゃ分析して、
流動性を高めて、ユーザ離れしないように工夫をこらして、1年でも1ヶ月でも寿命を長くしよう、ということですかね。
勉強になりました。
Kaggle始めました
ktymです。
機械学習の勉強を始めたのが去年の末だったのですが、教科書読んでるだけじゃつまんねーなってことで、
ついにKaggleに登録しました。
https://www.kaggle.com/
これで演習しつつ、他の人の技を盗みつつ、スキルアップしてゆくゆくはKaggle Masterになって、機械学習エンジニアとして高収入な転職オファーを貰ってやろうと思います。
そんな夢を見ながら勉強していこうかと思います。
ちなみに今は、「Rによる機械学習」をざっと読んだところです。
Rによる機械学習 (Programmer's SELECTION)
「ゼロから作るDeep Learning」はまだ読み終わっていない。
早く読もう・・・
けどこの本、丁寧に書かれてるけど冗長すぎて読みにくかったりもする。
あと、機械学習を俯瞰するという意味では当然向いていないし、学習初期に読むものではなかったかも。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
とにかく、理論よりも実践、習うより慣れろってことで、ガシガシKaggleやっていこうかなと！
手始めにここから始めます。
【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生き残るのは誰？
あとこのYoutubeおすすめ。
