de:code 2019 MW51 「C# ドキドキ・ライブコーディング対決」小島の分

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

自分の役割は何か?
～役割に合った戦略を～
役割を考える

今回の戦略は2つ
ざわ…
ざわ…
イ
カ
サ
マ
だ
！

戦略その1 「対チート」

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

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

// 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

戦略その2 「ML (Machine Learning: 機械学習)」

先ずは学習用データの準備

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

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

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!

あれ?
なんか違和感。
忘れてることない?

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。

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
… …

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)
{ … }
}

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…!

最後に… Blazor の感想
ねぇ、L は?
L はどこからきたの?

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