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競馬予想プログラム（Python）NOA 初版の成果
もう、プログラミングに没頭です。
丁度、仕事が忙しくない時期なので、時間もとれて、進みます！
先週は、このプログラムの「肝」となる、人工知能の開発です。
人工知能と言っても、簡単な機械学習ですが・・・
この本に出会えたのが大きい。
「人工知能？」「機械学習」 何？ってレベルでしたが、一気に理解が深まりました。
この本は、かなり簡単です。1時間ほどで読み終わりました。プログラム言語、Pythonの事を少しわかっていれば、小学生高学年でも簡単に読めると思います。データ構造の理解が必要だから、2年生の方も読んだ方が理解が深まるかもしれません。
さて、この本を読んで、独自に作った指標で分析をしています。
青が1着になる馬、赤がそれ以外です。
ぱっとみて・・・どうですか？右上に固まっていますよね？
右下にある青の1点は、ノイズかな。機械学習は、このような、人間がぱっとみて、青の点は、右上の領域に固まるようなグループ分けの線を引く事ができます。少し赤は混ざりますが、それでもなんとなく、領域を作れますよね？私のレベルでは、まだ、うまく線が引けるプログラムまで到達できていませんが、手動で、なんとなく、青なのか、赤なのかをデータ分けができるようになりました。
そこで、昨日、日曜日のレース、お小遣い1万円をドカンと投資（笑
この予想プログラムは確率依存なので、出来る限り沢山の試行回数（レース数）が必要です。
100％当たる予想なんて不可能で、ある程度当たる予想の確率に期待値（オッズ）を掛け合わせて、結果としてプラス収益（回収率100％以上）を目指します。
まあ、1万なのでたいしたレース数購入できないので、確率モデルとしては、全く必要な試行回数は獲得できません。
でも、なんとなく予想ロジックができたので、気晴らしにやってみました！
【結果】
東京と小倉の16レースを買って、7レース的中。
東京のメイン11レースなんて・・・
3連複1点買いで、当たる！
まあ、たまたま、運が良かったのでしょう。
分析するには試行回数が足りていません。
でも、小倉9Rとか
万馬券を当てています。この買い目は、自分で考えるのであれば、絶対に買っていないと思います。
人工知能（機械学習）の長所は、こういう、人間が見落とすような事案を見つける事ができるところです。
そういうところでは、プログラムはちゃんと機能していそうです。
色々と理解が深まって分かって来たのですが、競馬の予想プログラムで収益を上げるには
①競馬の予想に必要な経験と知識
②プログラミングのスキル
③数学／データ解析面での研究的なスキル
④初期投資の自己資金
⑤税制面など法律リスクに対する理解
が必要です。特に③ですね。
今回、普通に大量のデータをAIに掛けたら、正解率78％とかのモデルが出来ました。
「これはすごい！」と思ったら・・・実は、AIは、すべての馬が3着以内に入らないと予想していました。
十数頭がレースに参加するので、全部の馬が3着以内に入らないと予想したら、確実に、4着以降の馬は「来ない」ので正解になり、そりゃ正解率78％とかになります。
原因は、モデルの学習用のデータ数が多くて、ノイズが沢山ありすぎたので、AIから見て、全部の馬が3着以内に来ないように見えたようです。だから、上で示したデータはあえて、100データとか少なくして、しかも、1着に来る馬を青と、目立つポイントだけを絞りました。
こういうAIに教え込むためのスキルは、研究とか経験した人でなければ難しいかもしれません。
学生時代7年ほど、化学反応とか、遺伝子制御のシミュレーション研究をして来たのが、まさか、ここで役に立つとは・・・
博士号もとって、海外論文にも投稿してきた研究経験は、サラリーマンの給与には全く役に立っていませんでしたが、「競馬」に役に立ちそうです（笑