ARCANA Meetup #27 のスライド 複雑なじゃんけんをコンピュータに判定させようとする話

1. 人間では判定できない101すくみじゃんけんを
コンピュータに判定させたい
2017/8/1
ARCANA Meetup #27@スタジオアルカナ
スタジオアルカナ
遠藤勝也

2. 自己紹介
遠藤勝也
スタジオアルカナ
主にフロント
Processing, openFrameworks, Cinder, JS, etc.

3. そもそもNすくみじゃんけんとは

4. ３すくみ以外の発展じゃんけん
三すくみのじゃんけん以外に、５種、７種の拳と使っ
たじゃんけんなどもあります。
複雑かと思われますが、すくみ数が増えても、結局は
力関係が「勝つ」か「負けるか」か「あいこ」の３種
にわかれるので、慣れると普通のじゃんけんの感覚に
なります。
６種１０種のすくみも可能ですが、強い手弱い手が出
来てしまいます。お互い強弱関係を均一にするのは奇
数のすくみ数になる必要があります。
原文ママ
https://japan-rps.jimdo.com/じゃんけん-について/

9. なんでじゃんけんについて
調べることになったか

12. わからん

13. こういうのはコンピュータに
やらせた方が得意なはず

14. 適当に手を出してじゃんけんが
できたら面白そう

15. とりあえず
5すくみじゃんけんから

16. 実装手順
1. 機械学習を使って出している手を判定
2. 勝ち負け判定
3. Leap Motionを使ったじゃんけんアプリケーション
の開発

17. 機械学習を使って出している手を判定
1. ProcessingからLeap Motionを使って各じゃんけん
の手の情報をCSVで保存
2. PythonでPandasを使ってCSVから必要な情報だけ
を取り出す、もしくは計算してCSVで保存
3. PythonでKerasを使って各じゃんけんの手を学習し
てモデルを保存
4. PythonでFlaskとKerasを使ったWebAPIを開発
グー、チョキ、パーなどじゃんけんの際に出す手のこ
とを、ここではじゃんけんの手と呼ぶ

18. デモをどうぞ

19. 勝ち負け判定
1. 勝ち負け判定アルゴリズムを実装
2. PythonでFlaskを使ってWebAPIを開発

20. 勝ち負け判定アルゴリズム

21. 罠

22. 並び替え

25. 完成したアプリケーションの
デモ

29. 最後に
101すくみはLeap Motionでは難しそう
本当はWebAPIとか作らずにKeras.jsで実装しよう
と思ってた
(3 < N)すくみじゃんけんの方が人数が多くてもあ
いこになる確率が低いので、人数が多い場合は有
効

30. ありがとうございました