9/20 能力指標をAIに食わせてみる

南関東では局地的に被害が出る予測ですが、私が緊急出動したプラントのエリアではあまり影響がなさそうなので帰宅しました。

帰って直ぐに投げ出した作業の続きをした訳ですが結果は

う〜ん、まずはこんなもんか。

機械学習では入力した馬毎の持つ性齢や所属クラスなどの静的特徴量と、前走成績や人気などの動的特徴量が、着順との間にどんな相関関係があるのかを、色々なロジックで繰り返し繰り返し学習し、ディープラーニングであれば学習で得た複雑な連立方程式を満たす解を誤差逆伝播というやり方で探そうとするし、決定木ペースの学習であれば条件分岐を繰り返して望みの分岐に対する不純度を下げたり、SVMやロジスティック回帰ではグラフ上で線による分割を頑張ります。

えっと、ここまで書いて何を言いたかったか忘れたので思い出してみます。

そそ、つまりこの後は機械学習で得たモデルを使って優位性のある予測をさせる為のチューニング作業に入ります。

つまり、昨年末にストレスから耳を患ったあの作業に入る訳ですね。

ちょっと怖いけど、この先の景色を見たいが為に今までやってきたんです。

どんな景色が見えても泣きません。