みなさんこんにちは。さっちんです。

2018年末までのポケモンの機械学習ネタをまとめた記事なります。なぜ年末までかと言うと、これを書いていたのが半年前で今日まで放置してたからです…。年末はピカブイとスマブラばっかりやっていましたね…。

さて、下記の記事をその1として、定期的にポケモンの機械学習ネタをまとめようという企画です。

ということで、今回も時間順に並べてみました。

2018/6/17

協調フィルタリングを使って、ポケモンのレコメンドをしている記事でした。二人の似ているユーザがいるときに、片方のユーザが攻撃力が高いポケモンを好む場合、もう片方に攻撃力が高いポケモンを推薦するということです。 PCAだったり特異値分解だったりを駆使しています。

2018/07/23

ランダムフォレストを利用して、2匹のポケモンを入力にどちらが勝つかを予測しています。種族値のみを説明変数としているので、実際のレーティングバトルで有効活用しづらいと思いますが、高い精度で予測できています。

前回ご紹介したポケモンのパーティにword2vecを適応した記事の詳細説明になります。わかりやすいのでご覧ください！

こちらはTensorFlow組み込みのImage Classifierを転移学習させて、ポケモン図鑑を作成した記事になります。アプリケーションまで作り込んでいるところがすごいですね。

GANは画像生成の分野で有名ですが、その中のDCGANを利用した試みです。ポケモンっぽい画像を生成するために、カントーの151匹の画像を学習させています。生成された画像は粗い部分もありますが、学習データを充実させれば良い結果になりそうです。

こちらは私の記事になります。

こちらは対戦の勝敗予測ですね。色々と参考になることが書かれていました。

皆さん、色々な試みしてらっしゃいますね。私も忙しさが一段落したら、何か手を付けたいです。

p.s. ピカブイは連れ歩きが最高にキュートで、どのポケモンも一度は連れ歩きたくなりました。また、シンボルエンカウントになったので野生のポケモンも歩き回っていて、非常にワクワクしました。このままオープンワールドでポケモンが発売されないかな…。