動機
「せや！ＡＩにやってもらお！」
競馬を始めて数か月経ったものの、全然当たらない...。
精度を上げるには細かい相互作用に着目する必要がありそうだが、
そこまで時間をかけるモチベーションは無い...。
そこでＡＩになんとかしてもらおうと企むのであった。
AIモデルのコンセプト
あるコース条件における各馬の走破タイムを予測するモデル
競馬は上位に入る馬を当てるゲーム。当然、走破タイムが早いほど着順が上になるので
走破タイムを予測できれば着順も予測できる。
懸念点
①かなり厳しい予測精度が求められる
走破タイムは0.1秒単位で記録されている。
予測の不確かさを±0.1～0.2秒以内に抑えないと着順が大きく変動してしまう。
②データが少ないレース条件では、予測精度が低くなると考えられる。
(例えば3200mのレースは国内では天皇賞(春)しかない)
進め方
動機として「細かい相互作用の考慮をAIにやらせたい」というのがあるので
一旦、シンプルにレースデータから走破タイムを予測させるようなモデルを作ってみる。
使い物にならなさそうであれば別の案を考える。
↓イメージ
次回はデータの準備をやっていきます