キカガクブログ 
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。
(画像引用：https://gamemarket.jp/game/171011)
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！
のうりょくアップカード
のうりょくアップカードはけっそんちほかんとダミーへんすうの ２ 種類です。
どちらも実際の機械学習でよく用いられる手法ですが、アルゴリズムや適用する特徴量によって効果に違いがあります。
これらのカードは、どれか一つのトクモンカードに重ねてパワーアップさせることができるので、どのカードに重ねるかが非常に重要になってきます。
その際には、トクモンカードに書かれている、特徴量の種類や欠損率を参考にしましょう。
ちんぼつカード
1 枚ずつカードを引いていき、最後にちんぼつカードが出た時点でゲームは終了になります。ちんぼつカードは、山札の下 5 枚のうち、ランダムに出現するため、いつ終わるのかドキドキのゲーム展開が楽しめます！
ルール説明
ゲームの流れ
ゲームは以下のような流れで進行します（説明書より抜粋）。
- 山札の上から 1 枚を引くか、廃棄カード置き場から 1 枚手札に加える
- ①をもう一度行う
- 手札を １ 枚廃棄カード置き場に置く
ゲームの終了
山札から、ちんぼつカードが出現したらゲームは終了です。
手札からアルゴリズムマシン 1 枚と任意の枚数のトクモンカード、のうりょくアップカードを組み合わせて予測モデルを作成し、勝負を行います！
得点計算の仕方がとても特殊で、専用ページにアクセスし、実際に Python で書かれたコードを実行して正解率を計算します。
正解率が高かったプレイヤーの勝利となります。
このコードは以下のリンクからも確認できます。
参考
特徴量モンスター github特徴量モンスター github
実際に遊んでみた
感想
今回、社員 3 名でこちらのゲームを真剣に遊んでみました！
ルールがシンプルで誰でもすぐに理解できるだけでなく、カード内には機械学習に関係する情報もたくさん含まれており、機械学習に詳しい方であればクスッとできるポイントがたくさんありました！
また、最後に実際に予測モデルを回すまで結果が全くわからないため、ドキドキしながらみんなでスマホをのぞくのも、このゲームの楽しみポイントの一つです！
機械学習に詳しいからといって勝てるわけではなく、与えられた手札や廃棄カードの状況を考慮しつつ、予測モデルを構築する必要があり、戦略性も高いです。
機械学習に詳しくない人は、それぞれの用語などが気になって、調べることで親しみながら機械学習を学ぶことができるおすすめのゲームでした！！
興味があるかたは、先程掲載した github のコードをみると、どのようにこれらのモデルが実装されているか確認できるので、参考にしながらご自身でもぜひ実装してみてください！
こんな人におすすめ
- ボードゲーム・カードゲームが好き！
- 機械学習を少しかじったことがある！
- 機械学習を周りに広めたい！
最後に
キカガクブログ初のカードゲームに関する記事、いかがだったでしょうか？一見、敷居の高い機械学習へのハードルを下げてくれるこのようなゲームがあれば、これからもドンドン紹介していきたいと思いますので、ご存じの方、ぜひご連絡ください。
少しでも機械学習への親近感を感じていただけたら幸いです。
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