JRA-VAN

【競馬AI-7】調教データをAIに教える！過去の追い切り情報を自動で紐づける

競馬AIに欠かせない調教データの取り込み方法を解説。レース結果にウッドチップ・坂路の追い切りを結合し、学習データを拡張する処理の流れやポイントを詳しく紹介します。

【競馬AI-6】過去5走のデータを横持ち結合してAIが学びやすい形に整える

競馬AIの学習用データ整形で重要な「過去5走の横持ち化」処理を解説。馬ごとの最新順に並べて直近レースを番号付けし、pandasでシンプルに5走分を付与する方法と、SQLへの安全な書き込み手順を紹介します。

【競馬AI-5】なぜ「馬ごとに連番を振る」のか？AI精度を上げるデータ設計術

競馬AIの学習データを扱う際に必須となる「馬ごと最新順の連番（race_row）」の付与方法を解説。SQLのウィンドウ関数を用いた処理で、過去5走の結合をシンプルにし、データ処理を安定・高速化するポイントを紹介します。

【競馬AI-4】学習データの抽出方法をマスター！AIに必要な情報を取り出す

2015年以降の中央競馬出走データを学習用に整形する方法を詳しく解説。SQL一括処理では重くなる数百万件のデータを、Pythonで小分け取得・加工・挿入する実装手順やポイント、プロジェクト構成までまとめています。

【競馬AI-3】競馬データの中身を理解する

前回の記事では mykeibadb を使って、JV DataをMySQLに取り込みました。ここまでくると「どのテーブルをどう使えば競馬AIを作れるのか？」が次のテーマになります。今回は、JV Dataの構造や学習に役立つテーブル・カラムを...

【競馬AI-2】JRA-VANから始める競馬AI開発！ローカル競馬データベースの作り方（完全版）

前回の投稿から早9ヶ月弱（笑）。やっとレースを予測できるAIが完成したので投稿を再開します。前回はEveryDB2を使ってデータベースを作成したのですが、一度エラーを起こすとどうやってもリカバリーができず最新データが取得できなくなってしま...

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