ポケモンデータ分析学会できるのでは? その3
みなさんこんにちは。さっちんです。
2019年1月~2020年3月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。 前回から1年以上経ってしまいましたね…。 下記の記事をその1, その2とした、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、今回も気になった記事を時間順に並べてみました。
20190110
rimever.hatenablog.com CatBoostという手法を使って、ポケモンの戦闘結果予測をする記事です。 個人的に初めて聞いた手法だったので興味深く読ませていただきました。
20190215
HMM(隠れマルコフモデル)などにつながる遷移確率を使ったポケモンの名前の生成です。 自然言語処理は熱い分野で、BertやGPT2, GPT3など多くの有名モデルがあるので、 ポケモンのデータを使って実験してみたいですね。
20190404
recruit.gmo.jp こちらはInstaGANを利用して、2つの画像にいるポケモンを入れ替えることに挑戦している記事でした。 取り組みの途中で紹介されているようですが、データ数が増えればよりきれいに画像を生成できそうに感じました。
20190805
www.slideshare.net
なんとGREEさんの記事の中でポケモンの強化学習のお話が出ていました。 2017年にPokemon Showdownという大会が開かれていたそうです。
20191107
qrunch.net 自然言語処理でポケモン図鑑のような文章を生成する試みです。 事前学習したモデルにWikiから収集したポケモン図鑑の文章をファインチューニングしていました。
20191224
こちらは深層学習モデルの解釈性に関する記事です。 判断根拠を示すTCAVという手法で、分類モデルの判断根拠を提示することにチャレンジしています。
20200220
www.youtube.com DCGANの実践動画です。前回の記事でも紹介した、DCGANを使ったポケモン画像生成になります。 こちらは1つのジャンルとして皆さん取り組んでいるようです。
その他
前回サーベイしたときよりも、「ポケモンのデータを分析してみた」系の記事がめちゃめちゃ増えた印象があります。 代表的なものをいくつかご紹介します。
こちらは基本的な集計から、基礎的なモデル作成まで網羅的に実施していました。 ポケモンのデータ分析を初めてみたい方の第一歩として非常に良いと思いました。
dev.classmethod.jp こちらはTableauを使って集計しています。特にポケモンGOのデータという点が新しいですね。 ポケモンGOでも対戦要素が実装されたことで需要が増してきているのかもしれません。
まとめ
新しく有名なモデルが出てくると、それをポケモンのデータで試してみようという流れが多い印象でした。 私も、Transfomer系のモデルで選出予測すれば行けるのでは?とアイデアがありながらも、手を付けれていない状況です…。
p.s. そろそろ冠の雪原がリリースされますね。久しぶりにレート戦に復帰しようと思います!