カードゲームと機械学習!?
こんにちは！機械学習講師の木下です。
突然ですが、みなさんカードゲームはお好きでしょうか？ボードゲームカフェや脱出ゲームを体験したことのある方も多いと思います。
一見、アナログなカードゲームと機械学習の相性は良くないように思えますが、実は機械学習も学べて楽しく遊べるカードゲームがあります！
それがこちらの特徴量モンスターというゲームです。
今回、機械学習講師たちが全力でこちらのゲームを遊んでみました！その感想をお伝えします！
ゲームの概要
このゲームでは、機械学習で非常に有名なタスクであるタイタニック号の乗客が生存したかどうかを分類する問題をテーマにしています。
用いるカードは以下の 3 (+ 1) 種類です。
- トクモンカード
- アルゴリズムマシンカード
- のうりょくアップカード
- （ちんぼつカード)
カードを引きながら手札を揃え、分類精度が最も高くなるよう予測モデルを作成することがこのゲームの目的です。
これらのカードは、以下のような特徴があります。
トクモンカード
機械学習の予測に用いる特徴量をキャラクター化したものがトクモンカードです！
例えば、今回のタスクでは以下のような特徴量がキャラクター化されています。
- ねんれい：乗客の年齢
- チケットクラス：乗客のチケット（お金持ち・一般・労働者）
- 性別：乗客の性別
実際のタスクで用いる特徴量は以下の記事にもまとめられているので御覧ください。
アルゴリズムマシンカード
実際に予測に用いる機械学習のアルゴリズムがカード化されたものです。
ロジスティック回帰や SVM など、実際のタスクでもよく用いられるアルゴリズムが、決定境界と呼ばれる図と一緒に掲載されています。
この決定境界は、そのアルゴリズムが「りょうきん」と「ねんれい」からどのように生存の可否を予測するかを色によって示した図です。これが複雑な形になっているほど、柔軟なモデリングが可能である一方、過学習もしやすいモデルと解釈できます。
このアルゴリズムの複雑性と特徴量の複雑さを考慮しながら、予測モデルを決めていくのがこのゲームの肝です！！
その中の、決定木というアルゴリズムを細かく説明した記事もありますので、興味がある方は読んで頂けるとゲームが更に楽しめると思います！
本稿の続きおよび、転載元の記事は「キカガクの技術ブログ」にてご覧ください。
