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。