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既知の機器のエラーを見つけて、新しい障害パターンを見つけるAIツールを開発しています。このログファイルは時間ベースであり、既知のメッセージ（情報とエラー）があります。JavaScriptライブラリを使用しています。イベントドロップを使用してデータをソフトに表示していますが、実際の仕事と疑問は、既知のAIを見つけるためにAIをトレーニングする方法です。パターンと新しい可能なパターンを見つけます。私はいくつかの要件があります： 1-ツールは次のいずれかになります。追加の環境のインストールに依存していない、またはb。少ないほど良いです（完璧なシナリオは、スタンドアロンモードのブラウザーでツールを完全に実行することです）。 2-パターンアナライザを断片化する可能性、一種のモジュール性、エラーごとに1つのモジュール。 これを行うために推奨されるアルゴリズムの種類は何ですか（ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなど）？JavaScriptを使用して動作する何かが存在しますか？そうでない場合、このAIを作成するのに最適な言語は何ですか？

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三目並べ、チェス、リスク、その他のラウンドベースのゲームなど、ラウンドベースのボードゲームのニューラルネットワークをトレーニングする方法を知りたいです。推論によって次の動きを取得することは、ゲームの状態を入力としてフィードし、出力を現在のプレーヤーの動きとして使用することで、かなり簡単に思えます。ただし、その目的でAIをトレーニングすることは、それほど単純ではないように見えます。 シングルムーブが良いかどうかは評価がないため、シングルムーブのトレーニングは正しい選択ではないようです。 ゲーム全体のすべてのゲーム状態（入力）と動き（出力）を使用してニューラルネットワークをトレーニングすることは、失われたゲーム内のすべての動きが悪いとは限らないため、適切な選択ではないようです。 それで、ラウンドベースのボードゲームのニューラルネットワークをトレーニングする方法を知りたいですか？tensorflowを使用して、tic-tac-toeのニューラルネットワークを作成したいと考えています。

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これは、ニューラルネットワークの経験が豊富な人にはばかげているように聞こえるかもしれませんが、私を困らせます... つまり、初期の重みをランダム化すると、訓練されたネットワークの外観に近い結果が得られる可能性がありますが、適切な重みの範囲の0.5またはその他の平均値とは正反対の場合もあります。値は適切なデフォルト設定のように聞こえます... ニューロンの初期の重みが、それらすべてに対して0.5ではなくランダム化されているのはなぜですか？

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