Feelings of Machine Learning　# 0

先日知人とPCについて話す事がありました。

氏のPCについての知識は、基本的にハード(特にCPU)のものが多く、特に歴史(IntelとAMDの争い)に関しては詳しいというより当事者なんじゃないかと思った程でした。

私もPCは触ってるので、ある程度まではついて行けましたが、途中からは訳ワカメで、アーキテクチャの話なんかは身近な問題じゃないだけにわかりにくい。

氏には悪いけど、頭に何も残っていません。

それからもう一つ。並べて書いてしまうのは非常に申し訳ないのですが、嬉しい事もありました。

Twitterを通しての新たな出会いの中で、ご自身の競馬予想についてとてもわかりやすく解説されている方のnoteを読ませていただいて、とても感動しました。

この相反する出来事の中で、一つ思い出した言葉があります。

辞は達するのみ　by孔子

今まで私がnoteに書いてきた記事でやってきた事は、紛れもなく前者の氏と同じなんじゃないかと思い、反省しました。

言葉は相手にその意味が伝わってナンボ。記事を初心者向けと名打つ事によって、伝えられないと勝手に決めつけ、伝える努力もしないで放った言葉は、もはや言葉ではく犬猫の鳴き声だと。

先ずは、説明を一切無視した内容の記事であるにも関わらず見てくださった方、スキを下さった方に深くお詫び申し上げると共に、今私が向き合っている競馬AIについて、これからAIをやろうという方に、モチベーションをキープするのに必要なのは、数式自体を理解することじゃなく、AIのやっている事の意味を理解する事なんだとお伝えしたく、記事を書いていきたいと思います。AI作製であれば意味さえ押さえればあとは基本的なコーディングの知識とTry & Errorで実装はできます。数式の理解はその後で実装したものの精度向上の段階で、必要を感じてからすればいいと思います。

それと、AI機械学習にまでは興味はないよという方に向け、Excelのみで完結するData競馬入門セット(仮)的なものを作り、過去の傾向をExcelのフィルターを使って出力し、その傾向に合わせて未知のレースの買い目作成に役立ててもらいたいとも考えています。

これは、ご自身の競馬予想を詳しく解説されている方々と同じ様な事を、私のスタンスでやろうと考えた時に、ただ予測値を出すだけなのは違うと思ったからです。

私は出馬表や過去データから、未知のレースの結果予測を自力で導き出す事に限界を感じ、Data競馬の道に進んだ者です。今では出馬表を見ても正直何も感じられません。AIに予測値を出させてからが私の競馬です。そしてその過程を説明出来るとしたなら、上にも書いたことですがそれはつまりAIが何をどんな風にをやっているのかという説明なんだと思います。

色々同時並行の中ですので、何から何まで更新頻度は低いと思いますがお付き合いいただけたらと思います。