3/23 画像と表、そして
しばらく競馬インプットを中断し、JRA予測再開のためにDeepLearningで遊んでいました。
専門屋の方には怒られるかもしれませんが、私の中の理解ではDeepLearningのできる事は、強化学習を除いて大きく分けて3つ。
・数値データの分類と回帰(天気予報や売り上げ予想)
・画像データの分類(不審者チェックや異常検知)
・言語(翻訳や会話)
私が競馬でやっているのは、表データ(つまり数値データ)の分類で、好走率のようなものを出していて、DeepLearningの基本形というところじゃないかと思います。もちろんDeepLearning以外のアルゴリズムでも可能ですが。
しかし、やってて楽しいのはやっぱりDeepLearningで画像。これなんですね。
未知の画像の分類をさせて思い描いた通りの精度が出ると、子供の自分にTVゲームをしていて上手くいった時の様な高揚感があります。
はい、そうなんです。DeepLearningは完全に私の中ではTVゲームと同列です。
そんなDeepLearningですが、専門的な指導を受けたり仕事で使っているんじゃない気楽さで、好き勝手やっている訳です。
今ハマっているのは、例えば競馬で使っている表データを、画像として処理してしまい、画像データ向けの便利な手法で機械学習させるとか、通常は正解ラベル(着などの結果情報)と一緒に学習させるのを、正解ラベルを与えずにただ分類させてみたりとか。
この辺りがヒントになってDeepLearningでもっと色々解析できたら楽しそうです。
今のところの最終目標は、PC内に私のコピーよろしく会話AIを作る事なので、DeepLearningはどんどん弄っていくつもりです。
競馬はダラダラ続けます。
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