［CEDEC 2014］ナムコ作品で見る乱数の歴史。「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」レポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜で行われた，ゲーム開発者向けイベントCEDEC 2014の最終日である2014年9月4日，「ゲーム世界を動かすサイコロの正体 〜 往年のナムコタイトルから学ぶ乱数の進化と応用」という講演が行われた。 登壇したバンダイナムコスタジオ　HE技術部　加来量一氏 この講演のユニークな点は，旧ナムコの作品を「乱数」という視点から振り返るということだ。バンダイナムコスタジオ　HE技術部のプログラマーである加来量一氏は，旧ナムコの初期作品50本を解析し，それぞれの時代でどのような乱数が使われていたかを特定した。そこから見えてくる乱数技術改良の歴史を見ていくというのが，講義の主旨なのである。 1980年代のナムコアーケ

勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。

以前に高橋幸雄先生の授業で聞いて非常に面白いと思ったこと。 オフィスビルとかホテルとか、エレベーターが何基も設置されているビルの場合、エレベーターホールに階数表示が無いことが多い。エレベーターホールで画像検索してみればわかると思う。 これはなぜだろうか。 その理由は、「客がいても、その階を通過することができるようにするため」だ。 基本的に、多数のエレベーターを効率よく動かすのは難しい。工夫された高度なアルゴリズムが使われていることが多い。目標は「客の平均待ち時間を短くする」ことだ。ある階でボタンが押された場合、どのエレベーターがその客を迎えに行くか、という判断が平均待ち時間に大きな影響を与える。難しいアルゴリズムの中で、この点がもっとも重要なところだ。 高層ビルの場合、エレベーターはかなりの速度で走っている。既に客を乗せて走っているエレベーターが他の客を乗せるために停止すると、減速→停止→

2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C

文部科学省が公開した若年層向け開発ツール「プログラミン」を使い、7歳の女の子がプログラムに挑戦します。今回は、実際にプログラムを作成している様子をお届けします。 課題を与えた父親（筆者）は、請われた場合のみアドバイスをするのですが、女の子が開発したプログラムは――前後編でお送りする企画の後編です。（編集部） 前編：今なら間に合う！？「プログラミン」で夏休みの自由研究 ソースコードは生きた教材 「プログラミン」には豊富な作例（おてほん）が用意され、プログラミングの参考資料として利用できる。17種類ある「きほんのおてほん」では、28あるパーツのほぼすべてが網羅され、基本的な活用方法を示してくれる。完成したプログラムの形で提供されるため、プログラムを構成するパーツ（ミギクルリンなどの「プログラミン」）の働きを目で確認しながら理解できるしくみだ。 よく考えられていると感じたのは、「このプログラムを

ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ

ウェブグラフのリンク解析によるページの評価と言えば PageRank が著名ですが、もうひとつ Jon Kleinberg による HITS (Hyperlink-induced topic search)も有名です。最初の論文 Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment は 1999年です。IIR の 21章で、この PageRank と HITS についての解説がありました。 HITS HITS はウェブページの評価に二つの軸を用います。一つが authority スコア、もう一つが hub スコアです。 例えば「Perl の情報が欲しい」という検索要求に対しては CPAN や 開発者である Larry Wall のホームページなどが重要度の高いページかと思います。これらのページは「Perl に関して信頼できる情報源」ということ

新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ

このパートでは，プログラミングを勉強するうえで欠かせないアルゴリズムの中でも定番中の定番を紹介します。ソート（並べ替え）やサーチ（検索）などの機能は今では標準のライブラリとして提供されています。実用的なプログラムを作るときにそのものずばりをいちいち書く機会は少ないかもしれません。しかし定番のアルゴリズムは，様々に形を変えて普段のプログラミングに登場します。 解説を読んで仕組みがわかったら，ぜひそれをプログラムにしてみてください。読んだだけではプログラムを書けるようにはなりませんし，プログラムを書いてみて初めて，実は十分に理解できていなかったと気付くことがよくあります。しかもアルゴリズムは特定のプログラミング言語に依存しないので，一度身に付ければ，後でどんな言語を学ぶ場合でも役に立ちます。 1番目から6番目まではソートのアルゴリズム，7番目から9番目まではサーチのアルゴリズムです。一つひとつ

プログラミングの話なので、ソフトウェアを使うだけのユーザーには関係ない話です。 要するに実行速度の遅いプログラムを2倍から4倍高速化させるには非常に基本的なトリックというか技術を使えば可能ですよ、というお話。 アルゴリズムの考え方なので、仕事上どうしてもプログラムの実行速度を上昇させる必要があるが、やり方がイマイチよく分からないという人は必見。 Dr. Dobb's | An Algorithm for Compressing Space and Time | 3 1, 2006 かの有名な「ライフゲーム」を例に出し、プログラミングのコードの内容を高速化するにはどういうアプローチを取ればいいのか、その際に使用する再帰的アルゴリズムの考え方、複雑な式を簡単な式に圧縮する方法、圧縮することで実行時間の節約が可能になること、などをやたら詳細に解説しています。 ぶっちゃけ、これが理解できるのであれ

2006年07月23日13:00 カテゴリLightweight Languages 再帰再考 今やこれは逆ではないか。 再帰的アルゴリズム まずは，非再帰プログラムで問題を考えてみる。 難しいと判断した場合，再帰プログラムで考えてみる。 むしろ私はこうしてきた。 まずは再帰で実装する。 速度と資源の制約があるとき、非再帰で実装しなおす 一番の理由は、今やプログラミングそのもののコストの方がプログラムを実行するコストよりも大きいからだ。早くプログラムを書く要請の方が速いプログラムを書く要請より強いからだ。 次の理由は、再帰は遅いとは限らないからだ。特にLisp系では、末尾再帰(tail recursion)は重くない。これはもうshiroさんが力説しているのでそちらを参照して欲しい。フィボナッチ数列を解くプログラムはとにかく、階乗を解くプログラムぐらいだとわざわざ再帰しないようにするご利益

いまやネットの世界を左右する強力な検索エンジンとなったGoogle。日本ではまだYahoo！の方がはるかに利用者が多いのでさほどではないですが、アルゴリズムの基本的な考えが似ているため、同じような結果が出てきます。つまり、既存の検索エンジンのその基礎となった一番最初のGoogleの検索アルゴリズムを理解すれば、検索エンジン対策にも役立つはず。 ということで、初代Googleのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解説してみます。既存の他サイトの解説とは違い、きちんとした最初のGoogleの数式に基づいています。 詳細は以下から。The Anatomy of a Search Engine http://www-db.stanford.edu/~backrub/google.html Googleの画期的なランク付けの方法が数式による全自動のページランクというのは聞いたことがあると思いますが、