- @neetsdkasu #
ギットは便利だけど
こまめにコミットしないと(俺にとっての)恩恵をあまり得られない - @neetsdkasu #
ギットのスタッシュが個人的に肌に合わない
スタッシュなしに編集途中をそのブランチに温存して他のブランチにチェックアウト、したいけど
そういう仕組みじゃないのはそれだと不便なシーンが圧倒的に増えるのだろう - @neetsdkasu #@neetsdkasu
もしかすると、設定とかフックスクリプトとかで出来るのかもしれんが
デフォでそうなってないことを考えるとリスキー臭がするし
我慢してスタッシュを使い続けるしかないかも - @neetsdkasu #@neetsdkasu
あー、でも、こないだ編集途中のをやっぱ別ブランチにしたいって思ってチェックアウトでブランチ作れてステージング前の途中データそのまま使えたのはよかったし、
スタッシュなしに編集途中の温存はやはり不便なのかな - @neetsdkasu #@neetsdkasu
でも本来は編集始める前にブランチを切るべきなんだよね
今回のソウル集め分担コードはブランチ切ってから始めたけど
前回の移動処理変更はブランチ切らずにやり始めちゃったから少し焦った
改悪になってたらギット リセットは何となく好みじゃない - @neetsdkasu #@neetsdkasu
ギット リセットは便利なんだけどね
でもリヴァートと違ってリセットは取り消しの取り消しが面倒そうだし
ぶっちゃけリヴァートもあまり好きじゃないけど - @neetsdkasu #@neetsdkasu
やはり思いつきで何かコードを追加しようってときは
ちゃんと始めにブランチ切るべき
変更して気に入らなかったらチェックアウトするだけだし
後々にやっぱあの変更使うわってなったらブランチ残しておけばいいだけだし
リセットもリヴァートもそういう使い方には向いてないし - @neetsdkasu #@neetsdkasu
普通にサイトの検索機能使ったらstdin見つかった件
msdn.microsoft.com/ja-jp/library/…
別にdeprecationな感じじゃなさそうだけど…
あまり認知されてないのか - @neetsdkasu #
１桁の２進数Ａ、１桁の２進数Ｂ、ＡとＢのＸＯＲを取ったものがＣとして Ｃ≒Ｆ（Ａ，Ｂ） となる機械学習結果の関数Ｆを考える
のは無理 - @neetsdkasu #@neetsdkasu
俺の頭では無理という意味
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
学習前のＦ（Ａ，Ｂ）はＣと一致しない値も返却するとして
学習後のＦ（Ａ，Ｂ）はほとんどの場合でＣと一致する値を返却する
いやいや、ＡとＢの組み合わせは４つしかないし
無理っしょ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
あいまいな大量の情報に白黒つけるのが、たぶん機械学習というやつ
つまり俺の思考の前提が大間違い - @neetsdkasu #@neetsdkasu
曖昧な少量の情報には白黒はつけられないのが、たぶん機械学習というやつ
明白な情報に白黒をつけるのは機械学習でなく暗記のように記憶から答えを引っ張りだすだけ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
大量の情報から得られる結論はその情報に対して非常に少ないと思われる
１００万の情報があって白黒である０か１かが求まるとか？
流石にそこまでではないか - @neetsdkasu #
ソース(source)とソース(sauce)はスペルが違うって今さっき知った
食べるソースもsourceだと思ってた・・・ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
となると、機械学習においては明瞭な情報の判定は含めたらアカンという感じか？
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
例えばこーどばーさす５のケースなら忍力によって使用可能な忍術の種類数が変わるならそれぞれ別々の学習結果を用意する必要があるってことか？忍力不足で回転斬りが使えないなら、回転斬り使わないパターンの学習結果を用意する必要があるってことか
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
答えが容易に一意に定まるケースも学習させるべきではなさそうだな
例えば犬に囲まれすぎて逃げ場が１箇所しかないとか - @neetsdkasu #@neetsdkasu
さらに言えば忍者の移動先が確実にゲームオーバーなパターンも算出されないようにしないとダメなのか
それも場合分けで
つまり事前に分かる行動可能な全パターンで使用する学習結果を使い分けると - @neetsdkasu #@neetsdkasu
このゲームにおいて不明瞭な情報といえば、自分相手の新規ソウルの出現位置、相手の最善手とは限らない行動とそれに由来する犬や石の増減、ゲーム中の変化はないもののゲームごとに変わる初期配置と忍術コスト
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
学習に与える情報は明確に加工できるる部分は加工してから情報として渡すべきだな
単に座標を与えるとかじゃなく犬やソウルとの距離だとか特定忍術使用に不足な忍力とか忍術使用可能の残り回数とか - @neetsdkasu #@neetsdkasu
ああ・・・もうわけが分からなくなってきた
忍術使用するか使用しないかのパターンも場合わけして学習させて、忍術の使用可否はそれらの結果をさらに学習させて算出とか、犬の移動も計算可能なのだから、
もう何が何やら・・・ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
つまり不明瞭な情報をもとに結論を算出しようとするのが機械学習なら
ソウルの出現場所の推定、相手の行動の推定、ここら辺が機械学習でやるべきとこか、いやいや - @neetsdkasu #@neetsdkasu
それらの不明瞭な未来情報から最良の行動が何なのかも不明瞭なわけだから、こちらの忍者の行動も機械学習で決定できるはず
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
ソウルの出現、相手の行動、どちらも独立した情報だから別々の学習が必要で、それらを元に決定するこちらの行動もまた別の独立した学習となるのか？
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
相手は毎度同じわけじゃないし少ないターン数で学習できるわけもないので相手の行動を機械学習で推定するのは完全に不可能か
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
問題は忍者行動はそのターンで得られる情報でなく時系列的な膨大なデータをもとに学習させないとダメな感じなところか
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
なんか違うなー
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
全通り検索すれば最善手を見つけられるけど、全通り検索が現実的でないから、全通りよりは遥かに少ないがそれなりの量の情報から統計的な確率を算出するのが機械学習か
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
ただし、情報の抽象度を上げるから標本に無いケースにも対応できるように統計を取るという感じか
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
さっきは明瞭な情報をどうするか悩んでたが逆だったか
明瞭な情報をいかに加工してぼやかすかが大事なのか - @neetsdkasu #@neetsdkasu
それはそれで俺の脳では無理な世界だな
情報の抽象度を上げるって
うーん、不可逆な加工をするとかかな？フィルタリングとかみたいに・・・それってつまり特徴量抽出なわけだけど・・・ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
なんか最近聞いた話では特徴量抽出そのものを機械にやらせるって話じゃなかったっけか・・・うーん、つまり、でたらめな特徴量的なものを抽出して、それを元に学習を重ねた結果、色んなでたらめな特徴量抽出のケースの中から最善を選ぶ機械学習！？
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
違うな
こーどばーさす５なら標準入力の情報を特徴量を算出する学習機械に放り込んで
そっから出てきた特徴量を元にゲームの展開を計算する学習機械に放り込むって感じか - @neetsdkasu #@neetsdkasu
ちょいまてよ
うーん、いやいや、えーと、あああああああああああああ
もうワケ分からんが
何か違う気がしてきたぞ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
特徴量とは情報を加工して求めるモンじゃないのか
加工方法は無限に存在するわけだが
機械はどうやって加工手段を選択するってんだ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
加減乗除に対数や三角関数や微分積分や他にもモロモロの加工手段が存在するわけだ
与えられた情報のいくつかあるいは全てを使って様々な計算を組み合わせて特徴量を探しださないとダメじゃね？ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
機械に加工手段の選択肢として与えられるのは加減乗除や対数や三角関数とかごく一部しかない、それらの組み合わせで求めたい特徴量に近似する加工手段が無かったら機械学習終わりくさくね？
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
まさか、加工手段までも機械に作らせるってか？
入力した値を角度として正弦に近似するような値を返すような機械学習が可能？
機械学習が任意の関数に近似する値を算出できるよう機械学習が可能なら
特徴量抽出も機械まかせにできるだろうけど - @neetsdkasu #@neetsdkasu
マクローリン展開だとかテーラー展開だとかフーリエ級数展開だとか
何ちゃら展開とかいうのあるけど、何らかの機械的に近似できる展開を機械が作り出せるというのならありえるのか？ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
でも何ちゃら展開とかは連続だとか微分可能だとか色々条件あったな
そういう条件なしに近似展開を機械が作れたら機械最強じゃね
機械が人類を支配する世界が出来そう - @neetsdkasu #@neetsdkasu
数学的に無理だとか不可能だとか言われてる部分って存在するはずだから
現実的にはそんな機械は無理だろうけど - @neetsdkasu #@neetsdkasu
遺伝的アルゴリズム（？）なんちゃらとかニューラルネットワーク（？）やらとか
それらで成せることは人間が成せることで、機械がそれを模倣できたとしても人間を超えることは無理な気がする
１人の人間で出来ないことを機械が出来るってことにはなりそうだけど - @neetsdkasu #@neetsdkasu
人間を模倣する限り人間に不可能なことは機械にも不可能って感じ
ただ従来の機械は人間にない能力を有してたわけだから人間に出来たことが機械には出来なかった
人間の代わりをさせようってんなら人間の模倣はアリなのかな - @neetsdkasu #@neetsdkasu
ゲームのプレイで人間が非常に素晴らしいプレイをできるなら
人間模倣機械もそれの上位互換的な素晴らしいプレイが可能かもしれない - @neetsdkasu #@neetsdkasu
人間で言うなら生まれたときからそれに特化させた英才教育を施すみたいな感じで
機械が上位互換的な動きを出来ると、でもそれ以外は出来ないっていう感じになる - @neetsdkasu #@neetsdkasu
つまり、こーどばーさす５のゲームも人間が手動プレイ（制限時間はないとして）で素晴らしくうまくプレイできるものならば
人間模倣機械でも上位互換的な素晴らしいプレイが期待できると - @neetsdkasu #@neetsdkasu
従来の機械処理的なやり方のほうが素晴らしいプレイが出来るゲーム（つまり手動プレイでは素晴らしいプレイが不可能）なら人間模倣である機械学習を使うのは妥当ではない？
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
もうやめよう
狭く浅い知識で語るのを
ただの妄想でしかない - @neetsdkasu #
今年１月に買った音楽ＣＤ９枚ほど、まだ聴いてないゾ！
忘れないように！ - @neetsdkasu #
ねむい
- @neetsdkasu #
mail.haskell.org/pipermail/hask…
ひらがなやカタカナの歴史とか日本人である俺ですら把握しとらんぞ - @neetsdkasu #
今日外出時に図書館に寄ったんだがオブジェクティブＣの本があったのでチラっと見たらautoreleaseとかいうメソッドの存在を知って衝撃を受けた
今まで知らなかったし使ったことなかったからマズイかもしれない - @neetsdkasu #@neetsdkasu
ＰＯＨやコードアイキューに提出したやつでautoreleaseとか使ってなかったから
ちゃんと解放されてたのか心配だにゃあ
昨今のＯＳは賢いからデタラメやっても何とかなるとは言うけれど - @neetsdkasu #
先日ホームセンターに行ったとき廉価版ＣＤコーナーでかかってた歌を返ったら調べようと思ってたけど、どんな歌だったか忘れてしまった
オフェンズだからオルフェンだかそんな気がしたがググってもヒットしなかった - @neetsdkasu #@neetsdkasu
たぶん、８０年代とかの女性アイドルとかの歌だと思うのだけれど
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
店員さんにお願いしてかけてる曲を教えてもらえばよかったカモ
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
ノリ的には９０年代ではないと思うんだが
まぁ別に歌がうまい感じでも無さそうだったし
別にどうでもいいんだけどね
いいんだけどね - @neetsdkasu #
急いでカジテツタイム
もう１８時半かよ！ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
developer.apple.com/library/mac/do…
なんかObsolete Methodってなってんだけど
俺が読んだ本が古かったってことかよ・・・ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
developer.apple.com/library/mac/do…
んあ？でもメソッドの戻り値にエヌエスオブジェクト返すときはautorelease使うぽさげ？英語読めないから読んでないけどさ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
英文読めないけどおおざっぱなイメージとしては
retainはautoreleasepoolの呪縛から離脱って感じで、autoreleaseは現存の動的スコープのautoreleasepoolに解放処理をお願いするって感じかにゃ？ - @neetsdkasu #@neetsdkasu
動的スコープっていう俺の勝手な解釈が正しいなら
git.io/vaPwM
これのgetInteger関数内での*tempは合法な感じか？
ただ解放タイミングがプログラムの終了時になるという悲惨なことになるけど - @neetsdkasu #@neetsdkasu
動的スコープって何かヤバげ
- @neetsdkasu #@neetsdkasu
自動翻訳にぶっこんだがカオスの極み
イミフ
公式日本語リファレンスも存在してたはずだし
誰か個人が自分のサイトやブログで解説してるのもあるだろうし
ググるしかない - @neetsdkasu #@neetsdkasu
まぁどうせマックなんて持ってないし
イデオンとかオンライン実行環境でしか使わんだろうし
オンライン実行環境だってそんなヤワじゃなかろう
気にするだけ無駄ムダムダァア！ - @neetsdkasu #
そんなことより！はよカジテツやらな！
