AI 【パチスロ】スロットの大当たり回数をAIを使って予測する
スロットで台を選ぶときに、なんとなくで台を選んでいませんか？選ぶ際に出そうな台、設定が良さそうな台ががわかると良いなと思ったことはありませんか？抽選で良番を引いたのに低設定の台に座ってしまったという経験あると思います。今回はAIの技術を用い...
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競馬AI 【競馬AI 13】作成したモデルを使って2023年の回収率を計算する
競馬AI⑤で作成した回収率計算の更新版になります。この前の記事で穴馬モデルも作成したので、上位予測馬と穴馬の組み合わせでどのくらいの回収率になるのか、2023年のデータを使って確認してみます。今回は馬連とワイドの回収率が計算できるように修正...
競馬AI 【競馬AI 12】損失関数を使って穴馬を予測するモデルを構築する
競馬AI⑩の記事で穴馬を予測するモデルの構築を記事にしましたが、今回は損失関数というものを使い、さらに精度を上げていこうという内容になります。前回のモデルを作成していない方は、まずは以下の記事を参考にモデルを作成してみてください。損失関数と...
競馬AI 【競馬AI 11】予測したレースから購入すべき馬を選定する
レースの予測結果で上位の馬をすべて購入していたら必ず収支はマイナスになってしまいます。そこで一定の閾値を設けて、その閾値を超えた馬を軸にして購入するなど工夫が必要です。ではどのように閾値を設定すればよいかを説明します。以下の記事で回収率が計...
競馬AI 【競馬AI⑩】穴馬を予測するモデルの構築
AIを使った競馬の成績はいかがでしょうか？私の方は半年間動かして単勝回収率100%を少し下回る辺りを推移しています。AI競馬予想ページも見ていただけると嬉しいです！半年間で延べ400頭弱が一定閾値を超え、その馬は馬券内率が57%、1着率が2...
競馬AI 【競馬AI⑨】目的変数と説明変数の相関係数を計測し、特徴量を選別する
今回は目的変数（着順）に対する説明変数（特徴量）の相関係数を計測し、予測に良い影響を与えていない特徴量を特定します。相関関係がなく、確かに不要だと思った特徴量は削除していきましょう！本当はもっと最初にやっておくべきことだったのですが、忘れて...
競馬AI 【競馬AI⑧】パラメーターチューニングでモデルの精度を向上させる
モデルの精度を上げるために今回はパラメーターチューニングを行います。パラメーターをチューニングすることで、モデルの性能を向上させたり、オーバーフィッティングを避けたり、計算効率を良くすることができます。ただパラメーターを見ても何が書いてある...
AI Microsoft 365 Copilotがついに一般公開へ！Coplilotでどんなことが出来るようになるのかを解説
Microsoftは現地時間9月21日の発表会にてCopilotの公開を発表しました。9月26日のOS「Windows11」のアップデートに合わせて一部の機能から提供が開始されます。皆さんが気になっているであろう、Officeの各種ソフトウ...
競馬AI 【競馬AI⑦】特徴量エンジニアリングでモデルの精度を向上させる
モデルの精度を向上させるにはどうするかというと、「学習するデータ量を増やす」か「特徴量を増やす」「パラメーターチューニングを行う」などの方法があります。データ量はスクレイピングで取得する年数を増やすだけなので、今回は特徴量を増やす方法につい...
ChatGPT OpenAIが発表した「ChatGPT Enterprise」とは？ビジネス利用の懸念点を払拭する新サービス
本家OpenAIが企業利用版のChatGPTを発表しました。これまで学習されてしまうという点で使用を控えていた企業の懸念点がなくなり、どの企業も使えるようになりました。またこれまでのChatGPTからの機能のアップデートも発表されています。