【AI競馬開発記＃6】いよいよAI競馬予想の華、機械学習編スタート学習モデルを作ろう！

さてさて、皆様、いよいよ本格的に秋G1が始まって毎週楽しいですね！うちのAIちゃんも1度くらいはG1当てられるように頑張ってほしいところです。

今週は天皇賞ですか、私としては３歳馬のこの人気はちょっと異常だと思っています、今年の３歳馬は弱い？が一番思うところですので、今年は牝馬から狙いたいと思っています、クイーンズウォークとシランケドちゃん、どちらかが結構いい走りをしてくれるのではないかなぁとぼんやり考えているところです。

ではAI競馬の話ですね。ちょっと時間がたってしまいましたが、だいたいの準備が整いました、今日からはAI競馬予想の一番楽しい部分「機械学習」ですね。

機械学習とは、「コンピュータがデータから自動的にパターンやルールを学習し、その結果をもとに予測や分類を行う技術です。」 …だそうです。

これが皆さんがだいたい想像しているAI競馬予想の部分だと思います、厳密に言えば違いますがだいたいあってます。今回は実際の予想と言うよりかは、まずはAIの基本となる「学習モデル」を作ろうという事になりますかね。

この学習モデルと言うのは、今まで私たちが作って来た特徴量を組み合わせて、いわば「あなたが予想するために使う頭脳」を作る段階になります。実際ここも長時間を要します。

競馬予想と言っても色々な予想があります、例えばあなたはどんなAIを作ろうと考えているでしょうか？「たくさん当てて儲けたい」というのは皆さん同じだと思いますので、もうちょっと具体的に考えてみましょう。

まずはこの設計と言うか、何の券種で勝負することになるのかを想定するのが良いと思います。何度も話をしていますが、「どれも全部」と言う万能モデルは作る事が難しいと思います。もしやりたいのであれば、全てのモデルを別々に作る必要性が出てきます。

AIの機械学習も同じで、例えば10頭立てのレースでも、「1着から10着まで予想する」のか、それとも「1着を当てる」のか、「3着以内に入る馬を当てる」のかで、学習方法が全然変わりますし、予想結果も変わるのが実際なのです。

こう考えると夢も希望も無いですが、仕方のない事で実際がそうなのです。

さてではその予想が正しいのかどうなのかはどうチェックするのかが次回の話となります。

次回：楽しい楽しいシミュレーションタイム

（続く）

私のNoteです。 https://note.com/justinpalace1od

※この記事は私の予想が当たりますよと言う話ではありません。AI開発の簡単さや楽しさが伝わればいいなと思って始めた記事になりますので、よろしくお願いいたします

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