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競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。

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  • 【定期マガジン】競馬AI研究所

    「競馬予想AIを1から作る」ことを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 一度きりの「機械学習で競馬予想してみた」ではなく、「本格的に運用できる競馬予想AI」を作成するための技術を、ソースコードと共に公開。 記事は基本的に【隔週で土曜日の午後】に更新されます。

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【競馬AI開発#6】馬の過去成績の集計方法・レース情報テーブルの取得

この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■今回やること 馬の過去成績データをどのように集計して特徴量にすれば良いのか? netkeiba.com上で非構造化データになっているレース情報データを、どのようにテーブル形式のデータにうまくまとめるか? について扱っていきます。 1についてですが、「その馬が過去どんな成績を上げてきたか」は重要な予

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    • 【競馬AI開発#5】取得したレース結果テーブル・馬の過去成績テーブルを加工する

      この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。 ■今回やること 今回は、netkeiba.comから取得した「レース結果テーブル」と「馬の過去成績テーブル」を前処理して、機械学習モデルにインプットできる形に加工していきます。 今回のコードを実行することで、上のrawデータが加工され、CSVで保存されるようになります。 import preproce

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      • 【競馬AI開発#4】馬の過去成績データをスクレイピングで取得

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        • 【競馬AI開発#3】1年分のレース結果データをまとめてテーブルにする

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