2019/05/30 MW51 | C# ドキドキ・ライブコーディング対決 @ de:code - ONLY C#!! Blazor Web 開発バトル - | de:code 2019 https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2019session/detail.aspx?sid=MW51

1. de:code 2019
C# ドキドキ・ライブコーディング対決 @ de:code
- ONLY C#!! Blazor Web 開発バトル -
小島の分
MW51
小島 富治雄
福井コンピュータ グループ
Microsoft MVP for Developer Technologies

2. 自己紹介

3. 過去の対戦での工夫

4. 今回の
7並べの
戦略
9

5. 自分の役割は何か?
～役割に合った戦略を～
役割を考える

6. 今回の戦略は2つ
ざわ…
ざわ…
イ
カ
サ
マ
だ
！

7. 戦略 その1 「対 チート」

8. public interface IPlayer
{
...
// 自分の手番で出すカードを返す
Card PutCard(IList<Card> myCards,
IList<Card> cardsOnTable, // テーブルのカード
IDictionary<IPlayer, int> playerPassCount); // 全員のパスの回数
}
今回の各自が実装するコード
誰かが工夫を
仕掛けてこない
理由がない

9. 過去に「オセロ対決の最初の手番で盤面を全部自分の石にした」人がいる

10. // チートがあったら自分の手札とパスの回数を戻して、
if (RestoreAgainstCheat(myCards, playerPassCount))
// 不正を報告する
// (IFTTT を使って、Twitter に #decode19 付きで晒上げるか?)
ReportCheat();
「対 チート」 対策

11. 戦略 その2 「ML (Machine Learning: 機械学習)」

12. 先ずは学習用データの準備

13. 局面を数値化

14. 0
1
2
1
0 0 0 1 0 2 2 2 2 0 0 0 0
0 1 0 0 0 1 2 0 0 0 1 0 0
0 1 1 0 2 2 2 2 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1 2 2 2 1 0 0 0
局面を数値化

15. GameRunner ツールの作成

16. GameRunner ツールの作成

17. 一回目のデータ

18. 機械学習の流れ (Machine Learning)!
GameRunner
Azure SQL
Database
クラウドに保存
Azure Machine
Learning
Studio
機械学習で解析!
沢山戦わせた局面
と勝敗のデータ
のべの計算時間
10時間
ML で作成した学習
モデルで AI を作成
繰り返して
モデルを洗練

19. Azure SQL Database

20. Azure SQL Database

21. Azure Machine Learning Studio

22. Azure Machine Learning Studio

23. Azure Machine Learning Studio

24. Azure Machine Learning Studio

25. 機械学習の流れ (Machine Learning)!
GameRunner
Azure SQL
Database
クラウドに保存
Azure Machine
Learning
Studio
機械学習で解析!
沢山戦わせた局面
と勝敗のデータ
のべの計算時間
10時間
ML で作成した学習
モデルで AI を作成
何度も繰り返す
ことでより強く!

26. Machine Learning

27. あれ?
なんか違和感。
忘れてることない?

28. クロス ドメイン

29. クロス ドメイン対策

30. クロス ドメイン対策
ざわ…
ざわ…
Currently, we don‘t
support disabling
CORS on API side.
マジか。

31. クロス ドメイン対策
ざわ…
ざわ…
Web 上の API が呼べ
ないなら、ML.NET を
使えばよいじゃない
マジか。いや、それが
… …

32. ML.NET は?
public class PlayerKojima : IPlayer
{
public override string PalyerName { get => "小島"; }
public override string PalyerImageName { get => "kojima.jpg"; }
public Card PutCard(IList<Card> myCards, IList<Card> cardsOnTable,
IDictionary<IPlayer, int> playerPassCount)
{ … }
}

33. 結局、手でロジックを組んで API で評価
ボロ…
ボロ…
ボロ…
Deep
Shallow
Learning!
圧倒的、浅さっ…!

34. 最後に… Blazor の感想
ねぇ、L は?
L はどこからきたの?