ここは、「学習を駆使して、如何に馬券を当てるか」 を追求する実験の場です。
Python を使ったプログラミング、ディープラーニング、強化学習といった最先端の技術を組み合わせ、競馬の勝馬予測に挑戦します。
作成するプログラムは、競馬のレースデータ・血統データを統合し、特徴量を生成・加工したうえで深層学習モデルを学習するための処理を行います。
過去レース結果や血統傾向、騎手の勝率など多様な特徴量を作成し、数値データとカテゴリデータをそれぞれ正規化・ラベルエンコードして利用します。シーケンス展開により馬ごとの時系列データを作り、LSTMとTransformerを組み合わせたハイブリッドモデルを構築します。さらに2種類のモデルをスタッキングして、NDCG@3など順位評価指標に基づいた学習を行います。
最終的に学習済みモデルと特徴量情報を保存し、将来的な予測や評価に利用可能な形式に整備します。
そして、自分で作って学習したモデルを使って、AI競馬予測を一緒に楽しみましょう！
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