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MCTS

(コンピュータ)
【えむしーてぃーえす】

　マイクロソフト認定テクノロジー スペシャリスト。
　特定のテクノロジーに関する詳細な専門知識とノウハウを持つプロフェッショナルであることを証明する。
　MCTS 取得者は特定のマイクロソフト テクノロジーの実装、構築、トラブルシューティング、およびデバッグを一貫して行うスキルを保持しているとみなされる。
　
　

マイクロソフト認定テクノロジー スペシャリスト：SQL Server 2005

具体的な手順および仕様に従ってデータベースの導入、保守を行うことができる。
また、テクノロジー スペシャリストは、製品に精通しており、ツールの使用法、Transact-SQL 言語および UI (User Interface) の操作法について熟知しているとみなされる。
　

マイクロソフト認定テクノロジー スペシャリスト：.NET Framework 2.0 Web アプリケーション

Windows アプリケーション テクノロジーの知識の幅広さと深さおよびスキル、Web アプリケーションにおけるデータ アクセスの専門技術を保持していることが証明される。
　

マイクロソフト認定テクノロジー スペシャリスト：.NET Framework 2.0 Windows アプリケーション

Windows フォーム テクノロジーの知識の幅広さと深さおよびスキル、Windows アプリケーションにおけるデータ アクセスの専門技術を保持していることが証明される。
　

マイクロソフト認定テクノロジー スペシャリスト：.NET Framework 2.0 分散アプリケーション

XML Web サービス、.Net Remoting、Enterprise Services、および MSMQ テクノロジーの知識の幅広さと深さおよびスキルが証明される。
　
　
(その他のMTCS資格)
　 http://www.microsoft.com/japan/learning/mcp/mcts/mspp.mspx
　

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グラフ機械学習と強化学習について•3年前

モンテカルロ木探索についてのまとめ (データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020)

この記事は「データ構造とアルゴリズム Advent Calendar 2020」20日目の記事です。 19日目は@takilogさん; グラフ上の合流に関する問題とアルゴリズム , 21日目は@tmaeharaさんです。 概要 木探索と強化学習 バンディット問題 モデルベース強化学習 アルゴリズム 評価関数 UCB Crazy Stone AlphaZero MCTS疑似コード Selection: UCB score MuZero その他の応用 最後に References 概要 モンテカルロ木探索 (MCTS) は、木探索にモンテカルロ (ランダム) 要素を加味した評価関数を用いることで、…

#MCTS#AlphaGo Zero

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水たまり•2日前

Can large language models explore in-context?を読んだメモ

前書き 多腕バンディット問題は強化学習のとても基本的な設定だが、そこにはすでに探索と知識利用のトレードオフが存在しており、そのバランスをいかに取るかを見ることができる。MCTSなども各ノードでの行動選択はほぼ多腕バンディット問題そのものなので、これができるようになると応用先は多い。 昨今では大規模言語モデル（LLM）に思考能力があるのだのないのだのいろいろ言われている気がするが、個人的にLLMが多腕バンディット問題に適切に対処できるかどうかは、一つ確認しておくべきことなのではないかと思う。広い意味で試行錯誤の挑戦をしたり、過去の行動から良い方針を決めたりすることがそもそもできそうなのかどうかを…

TadaoYamaokaの開発日記•23日前

大規模言語モデルで将棋AIを作る

先日、dlshogiをPyTorch Lightningに対応させてマルチGPUで学習できるようにした。 これは、より大規模なモデルで将棋を学習するための布石でもある。Transformerを使ったLLMで使われている技術を将棋に応用することを計画している。 「Deep Learning Shogi」(dlshogi)にちなんで、「Large Language Shogi」(llshogi)として開発していきたい。 ※モデルサイズは昨今のLLM並みに数兆パラメータとかにはできないので、LargeはLLMの技術を使うという意味で。 ベースラインの方針 まずベースラインとして、「Grandmast…

産業調査レポート(市場資料)の紹介ブログ•2ヶ月前

オルガノイドおよびスフェロイドの市場規模、シェア、動向分析レポート：タイプ別（ニューロスフィア、iPSC由来細胞、肝オルガノイド）、用途別、最終用途別、地域別、およびセグメント別予測、2024年～2030年

第1章 方法論と範囲 1.1 市場区分と範囲 タイプ 1.1.2.用途 エンドユーザー 調査方法 1.3.情報調達 1.3.1.購入データベース GVR社内データベース 1.3.3. 二次情報源 一次調査 1.3.5. 一次調査の詳細 1.4.情報またはデータ分析 データ分析モデル 市場策定と検証 モデルの詳細 商品フロー分析 二次情報源のリスト 一次情報源リスト 1.9.目的 第2章 エグゼクティブサマリー 2.1.市場展望 2.2. セグメント別スナップショット 2.3. 競争環境スナップショット 第3章 オルガノイド＆スフェロイド市場オルガノイド＆スフェロイド市場の変数、動向、スコープ …

eijirouの競プロ参加記•2ヶ月前

AHC030 参加記

公式ビジュアライザ (Seed=19, Cost=100.837210) THIRD プログラミングコンテスト2023（AtCoder Heuristic Contest 030） お疲れ様でした。 システムテストの得点が 2,050,795,126,975 で 3 位でした。 最終順位表 問題概要 クエリを通して、石油がある場所を特定する問題です。 油田の個数と形は入力で与えられますが、各油田がどこにあるかは与えられません。 詳しくは公式の問題文を参考にしてください。 atcoder.jp 方針 毎ターン次のことを行いました。 焼きなまし法を用いて、油田配置の中で対数尤度が大きいものを 32…

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RECRUIT 日本橋ハーフマラソン 2024冬（AHC029）に参加しました。 atcoder.jp 問題名は Business Simulation Game。拡大再生産カードゲームでした。 結果は提出833人中83位。（暫定テストでは99位） あまり上手くやれた気がしないけど、その割にはまあまあ。 開催期間4日強に対してクリスマス＋イブが被ってたし、全力参加できなかった人が多そう。 カップルに恨みでもあるのか？ 問題 労働カードでプロジェクトカードを倒してお金を稼いでね。 プロジェクトを爆破するカードや、増資して全ての倍率を上げるカードもあるよ。 考察 MCTSが強そうな問題。でも200…

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第34回高専プロコン 参加記

2023/10/14~15に開催された高専プロコン競技の参加記です 目次 開発環境 競技ルール 最終的な解法 大会の話 感想 開発環境 OS: Windows10,11, WSL 使用言語: C++(mingw,gcc, OpenSiv3D)、JavaScript(Nodejsで簡単な対戦サーバを作成) 使用ライブラリ: OpenSiv3D GitHubレポジトリ: https://github.com/UScuber/procon34 開発期間: 4~8月でゆっくりいろいろ試して、9月後半から本格的に開発を始める 競技ルール 募集要項(https://www.procon.gr.jp/wp-…

水たまり•6ヶ月前

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ド文系の『ジゴクのAI学習』【G検定・E資格】•7ヶ月前

【G検定】③　第２章　人口知能をめぐる動向（１）探索・推論　・・・「『宇宙の水素原子』を数えたほうがマシな世界」

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