4ツイートシェアはてブ送るPocketこんにちは、鹿児島弁で「がんばる・兄さん」ことハメッケ・アイアンです。当ブログをご覧いただきありがとうございます。前回の記事で「2017年のレースデータを除外してみる」という結論に至り、そのデータでAIを再度学習させよう!ということを宣言しました。3その結果を発表したいと思います。1.2020年の上半期データを使って検証かなり改善してきました!(図1)2017年が入っているデータで学習させたAIでは22開催のうち3回がWIN5を達成しました。2017年を除外した場合は36%になりました※開催数が増えているのは常に最新の開催数で検証しているためちなみに、今回の修正は以下のようなイメージです(図2)。新たな問題が発覚しちゃいましたね。2017年データを使わないことが有効であると分かったが、来年、AI2021を作るときはどうするの?これが問題ですね!この事についてもう少し考えてみます。2.2017年のデータについて前回の記事では2017年は短期免許騎手の騎乗数が少ないことが原因では?という仮説を申し上げました。今回はその仮説に基づいて、2017年のデータを使わなかった。見事に仮説は当たった。いうことは、来年用のAIであるAI2021を作る時は、以下のどちらかの対策を考えればいいと思います。12020年(今年)の短期免許騎手の来日が少ない、もしくは同騎手たちの成績が悪い場合は2020年の成績を除いてAIを作る。→今年はコロナ騒ぎで来日は減るかもしれません。あとレーン騎手が不振気味です。よって3年データが正直微妙ですね。2AI開発用のデータ量を増やす。具体的に言うと、3年ではなく6年分のデータで学習させれば、2017年(仮に2020年も不足データであった場合)が不十分なデータであったとしても、平均化されるので、より安定化すると考えられます。→こちらが本命になりそうです。3.6年データについて実はAI開発の当初は6年データを使っていました。それがどうして3年データに移行したかというと、、、、6年データは平均的な予想精度だけど、3年データはとんでもなく当たる年があった。結局6年データは当初はあまり当たらなかった。3年データに移行した。それだけのことでした。今回の検証で3年データの本質が分かってしまいました。当たるのか?理由:たまたまデータが良かっただけ。欠点は?欠点:安定性に欠ける。これらの本質が今回判明したので、6年データの方が信頼できそうです。(平均化されるので特定の年のデータが不良でも吸収できる)。よって、今後の方針が見えてきました。6年データでAIを開発して検証する必要がある!4.結論6年データを使ってのAI学習と、検証は時間がかかるので、今回の不具合シリーズとは別記事で発信していこうと思います。今しばらくはAI2019での運用が続きますが、ご了承ください。!毎日入るの少額配当。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。