長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 01-03 : データ整形③ 戦績データの作成
Section 01-02で作成したanalysis_data01_with_strength.pklをそれぞれの馬、騎手ごとに分割して保存します。それぞれ分けて保存する理由は、あとの並列処理でファイルが分かれていたほうが読み込み速度が早い...
機械学習
長編連載 長編連載[儲からない競馬予想AI] Section 01-02 : データ整形② 速度データの加工
速度データの加工の必要性 前回、戦績データを作るために、レースので全データをテーブルデータへと変換しました。 ある日の任意の馬のレースに対しては、日付と馬で条件付をして、過去のレースデータを生成し、統計処理することで馬の戦績を割り出せます。...
長編連載[儲からない競馬予想AI] Chapter 00 : はじめに
この連載を書く動機 私がニートになって、初めて手につけた事が競馬の予想AIです。これは2022年の事でした。 当時の私は研究者からニートになり時間を持て余していました。そこで、賭け事と機械学習について、有り余る時間で研究開発を始めたのです。...
長編連載目次儲からない競馬予想AI
競馬予想AIを作って、儲からないことを確かめた話です。 競馬予測を機械学習でやる前に読んでほしい。 ※この連載は過去(2024年03月)にZennで有料記事として公開していたものに、修正を加え、無料公開にしたしたものです。 Chapters...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.07-02 モデルと配列変換
このプログラムの目的 このプログラムの目的は，PytorchのネットワークとGAの配列の相互変換を実装することです． 進化計算とニューラルネットワークを組みわせた手法は様々なものが存在します．これらの総称をNeuro-Evolutionと呼...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.06-04 実行と結果
このプログラムの目的 このプログラムはdqn.pyを呼び出し，強化学習を開始させることを目的とします． また，手法・環境のパラメータやデータセットのパスなどをここで指定します． work_share ├06_sampling_dqn_lea...