回収型人工知能とは、競馬の回収率を上げるための「馬」を予想する人工知能です。回収型人工知能は、過去の膨大なレース結果を機械学習により解析し、予想させます。ウマい馬券』で使うことができます。https://yoso.netkeiba.com/?pid=yosoka_profile&id=100この人工知能は、5000以上の項目から「強さ」と「美味しさ」を予想しているようです。5000という項目数はかなり多いと思います。6つの観点からの解析結果を出力してくれます。ウマい馬券』のページから引用させて頂きます。0:出典:https://yoso.netkeiba.com/?pid=yosoka_profile&id=100開発会社:株式会社AlphaImpactについてこの人工知能は株式会社AlphaImpactという会社が開発しています。株式会社AlphaImpactは2019年2月4日に設立した比較的新しい企業です。https://alphaimpact.jp/about/基本情報は以下のようになります。駿さんは現在東京工業大学の大学院に在学中です。現在でもディープラーニングなどの機械学習の研究を行っているようです。回収型人工知能も進化していきそうです。人工知能学会での発表論文は以下のサイトを参照https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2017/0/JSAI2017_1A33/_article/-char/ja使用している機械学習技術:勾配ブースティング回収型人工知能では、勾配ブースティングというアンサンブル学習の一手法が使われています。ここでは簡単にアンサンブル学習と勾配ブースティングについて説明します。アンサンブル学習まず、アンサンブル学習とは、複数の機械学習器を組み合わせて1つの強力な機械学習器を作る学習アルゴリズムです。個々では役に立たないけど、みんなで考えれば良い考えがでるだろう!といった手法です。集合知と同じ考え方の手法です。勾配ブースティング勾配ブースティングはアンサンブル学習の一手法になります。アンサンブル学習の中でも使われている手法です。前の機械学習器の予測値の誤差を、新しい機械学習器が小さくしていくと言った手法になります。前の機械学習器の間違いだけを、新しい機械学習器が修正していく手法です。AIによって競馬予想を行っているサイトがありました。https://p.nikkansports.com/goku-uma/index.zpl?utm_source=A8net&utm_medium=affiliate&utm_campaign=a8net20130901この極ウマ・プレミアムは日刊スポーツ新聞社の公式競馬予想サイトです。ニッカンAIという予想システムを提供しています。このシステム自体は(株)Gaussとの共同で開発したAIシステムです。このAIシステムも過去のデータから学習させています。このAIシステムの強みとしては、日刊スポーツがこれまで蓄積したデータを用いていることです。個人レベルでは手に入らないデータを用いている可能性もあります。試して見る価値はありそうです。終わりに自分はあまり競馬はしないので、競馬にもAIが使わているというのは驚きでした。進化できる点はありそうです。どんな情報を用いるのか?などもかなりの試行錯誤が必要だと思います。答えがでるような問題ではないと思うので、これからどんどん進化していくことに期待しています。新しいシステムが出現したら取り上げていきたいと思います。API】APIをPythonから使う人におすすめFX業者たぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめホーム検索トップサイドバーたぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。(1)メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。