3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。現在稼働中の自作AIシステムの不具合の原因っぽい箇所が特定できたことは前回の記事に書きました。2あとは、その箇所を修正してデータを作成し、学習させ、2020年上半期のレースを使って検証すれば何かが分かると思います。結果を確認したいと思います。1.2020年の上半期データを使って検証こんな感じになりました!(図1)、、、、、ダメでした。リステッド対応の処理は無いよりマシなので、この修正はこのまま運用しようと思います。ちなみに、今回の修正は以下のようなイメージです(図2)。結局のところ、何が問題なのかというと古いデータで作ったAIは、いつ予想精度が悪くなるかが分からない!これが問題です。して新しいデータを使ってAIを作りたい。(新しいデータで作成したAIの方が予想精度がグッドだろうという推測です)2.他に悪そうなところを探す上記の図2を見ると、もう一つの違いに気が付くと思います。問題を見つけられませんでした!という事で、壁にぶつかった次第です。結局、2016~2019年の4年分のデータを2日ほど見比べてました。したら、あることに気が付きました。架空の騎手である「タンキ1」「タンキ2」の作り方に問題があるのかもしれない!と。ちなみに架空の騎手「タンキ」についてはこの記事をご覧ください。騎乗数をまとめてみました。各騎手の3着以内の回数をカウントして、その回数をもとにタンキ1、2、3として序列化したものを以下に示します(要はタンキ1が一番優秀な騎手)図:タンキ2016(●は騎乗した月です)図:タンキ2017(●は騎乗した月です)図:タンキ2018(●は騎乗した月です)図:タンキ2019(●は騎乗した月です)上記の図を見るとタンキ2016は短期免許騎手の人数と3着以内回数(赤枠部分)のバランスがよく(2017~2019と比べて)、統計データとして使いやすい形に見えます。代わりにタンキ2017のデータは3着以内回数(赤枠部分)が他の年と比べて明らかに少ないことが分かります。例:2016のタンキ1(青部分)→199例:2017のタンキ1(青部分)→120例:2018のタンキ1(青部分)→182例:2019のタンキ1(青部分)→171これは推測ですが、以下のことを考えました。→AI2020は2016年データ削除して、2019年データ追加している。希望が見えてきました。次回は2017年データを削除したAI2020を作って検証しようと思います。4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。