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麻雀AI開発その52・評価値関数をAIに搭載(打牌forツモ)
前回の続きです。

昨晩、1万試合分のcsvファイルで準ニュートン法しようとしたら、OutOfMemoryExceptionが出て止まっていました。
10000試合で3GBもあるcsvファイルを一度に内部変数に落とそうとするのは無理がありましたね。
いちいち手直しするのがめんどうだったので、昨日のうちに終わっていた1000試合分のパラメータでいいことにしておきます。

それで、今日は評価値を計算するパラメータ群をAIに搭載するところ(ツモ→打牌のところだけ)までできました。
実際の手牌に当てはめてみてこのパラメータが妥当かどうかをチェックしてみます。
170812-01.png
孤立役牌より孤立の9mを先に切る。これは正答。
170812-02.png
国士とチャンタが本線なので、4sから切りたいが、AIは7pだと言っている。
たぶんシャンテン数的にチャンタより国士の方が近いので、7pはいらないという判断をしていると思われます。
これは誤答。
170812-03.png
9pを残せば三色が見えるのでオタ風の南を切る。誤答。


という感じで、1試合分の牌譜について、5巡目までの2シャンテン以上の手牌について、AIの答えと人間(私)が考える答えが一致する割合を見てみます。
170812-04.png
サンプルの数(92手牌)が少なくてあれですけど(手作業で評価値とかを書き写してたのでめんどくさい)、正答率76%とまぁまぁいい感じです。思ったよりぽんこつではなかったです。
誤答についても多くの場合は私の答えはAIの次善手となっていることが多く、AIの最善手も人間の感覚と比べて、大きく損をしているようなことは多くはなかったです。
少なくとも手替わり0回再帰計算(2シャンテン)とか1次有効牌の枚数のみ(3シャンテン以上)よりはよっぽど精度は高いです。
うむ、よかったよかった。

次は鳴き判断についても同じようにチェックしてみようと思います。
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