おかげさまで9年目になります。人工知能の予想を無料公開。 出走馬の勝率と順位、適正オッズを解析するUMANARI_AIという人工知能の開発しています。競馬の予想に人工知能がどれだけ応用できるのかを研究しています。音楽はDooDooDooMiuMiuMiuとSUSIE LOVEが好きです。
競馬解析用人工知能UMANARI_AIのバージョン履歴です。
以前のバージョンは省略しています。
・リリース日：2019年02月10日
・出走馬の「勝率の順位」の解析機能を追加
→
詳細
・リリース日：2019年02月15日
・勝率解析に「勝率の範囲」の項目を追加
→
詳細
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少し前までUMANARI_AIの開発のために、このブログの無料版に加えて、高機能の有料版をヤフオクに出させてもらっていました。
お陰様で沢山の方に利用してもらうことができ、とても助かりました。具体的に言いますと、パソコン部品の増強とバックアップ環境の構築に使わせてもらいました。残りは今後の為に大切にとってあります。
特にバックアップ環境の構築ができたことが良かったです。本当に、本当に有難うございました。
有料版を始めたところ、有料版と無料版の２つを同時に管理するのは思った以上に大変であることが分かりました。
例えば、２つのソフトを動かして解析し投稿するわけですが、今後より高精度に解析するには、より解析時間を掛ける必要があります。
その時間を別々のソフトの為に分けるよりは、１つのソフトに集中した方が２倍の解析時間を使えます。
結果的に、投稿時間も多少早められるかもしれません。
今後は今まで以上のスピード感で人工知能の開発をしようと考えており、なるべく開発の手間を減らしたいので、無料版に集中して開発します。
今月から解析勝率の順位を算出する機能を追加しました。
さしあたり、次は今までの解析勝率の方を改良しようと考えています。
これからもどうぞよろしくお願いします。
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概要
今回のバージョンアップでは、それぞれの出走馬の「解析勝率（以下、勝率）」の順位を解析（予想）する機能を追加しました。
尚、これまでの勝率の解析機能には変更はありません。勝率の数値はこれまでと同じ人工知能にて解析したものです。
追加機能
・それぞれの出走馬の「勝率」の順位を解析し、順位解析のページとして投稿します。
※実際の順位ではなく、あくまでも「勝率」の順位です。
データの見方
例）14アイアムハヤスギル (1 - 3)【1.3】
(1 - 3) → 「勝率」の順位が1位～3位の範囲内になる可能性が高いと解析したことを示す
【1.3】 → 解析した「勝率」の順位の平均値
「勝率」の順位の解析方法
人工知能を利用し、過去のレース情報など多彩なデータを基に、無数のレース展開をシミュレーションします。
例えば、前回のレースではある条件で〇位になったが、もし条件が少し違った場合は、「勝率」の順位がどれだけ変化するのかを人工知能でシミュレーションし、その変化を利用して「勝率」の順位を解析します。
順位解析の利用案
順位解析のデータの利用方法は様々考えられますが、例えば、解析勝率は低いが、順位解析の範囲が上位まで入っている場合は、もしかしたら穴馬と考えられるかもしれません。
是非、有効な利用案を見つけ出してみてください。
※ご注意※
順位解析という機能は、あくまでも過去のレース結果等のデータを基にUMANARI_AIという人工知能で解析した結果で、必ずしも実際の競馬のレース結果を確実に予想できるものではありません。
又、ソフトウェアである限りバグを完全に排除する事は出来ません。
今後もより精度よく解析できるように開発を続けます。下のブログランキングのバナーのクリック数が、開発のやる気に繋がっています。引き続きクリックをよろしくお願いします。
今、NHKのEテレで「人間ってナンだ？超AI入門 シリーズ2」という番組があります。
人工知能の事を学ばれている方なら知らない人はいないはずの東大の松尾豊先生とチュートリアルの徳井義実さんがAIの最前線に迫る内容です。
2019年2月7日放送の5回目は、競馬にも関係しそうな「勝負」という分野へのAIの応用です。
これは競馬の、特に回収率という面に関係してくると考えています。
放送でも取り上げられると期待していますが、敵（競馬の場合、他の投票する人）の心理をAIで解析し、ある馬のオッズが実力よりも高くなっているのか？（または低いのか？）が分かると考えています。
まだ開発に手を付けていませんが、UMANARI_AIにも競馬をする人の感情を解析し狙い目の馬券を提示してくれる機能を付けようと、開発案は以前から練っていました。
開発の参考に今回も見てみようと思います。
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現在、「UMANARI_AI競馬予想にあると良い機能のアイデアを教えてください」というアンケートをさせてもらっています。
そのコメントで、解析（予想）の投稿を早めてほしいというご要望がありました。コメントありがとうございます。
実はこの問題については以前から気にはしていまして、出来れば早く公開したいと思っていました。
現在の生活時間の関係で、今の投稿時間となっています。決して公開を遅らせようとしている訳ではありませんでした。
やはり生活時間を変えることは難しいので、時間になったら自動的に解析を行い、自動でブログへ投稿するようにソフトを改造する方法が考えられます。
今のUMANARI_AIのシステムにこのような機能を追加するのはそれ程難しい事ではなく、とりあえずなら半日あれば出来ると思います。
ただ、そのようなシステムにするには、解析・ブログ投稿専用のパソコンが一台欲しいです。
今の開発パソコンは、人工知能以外の開発にも使っていて、様々な開発環境などがインストールされています。
安定して確実に自動投稿するためには、それ専用のパソコンが必須と考えますので、それが準備できるのであれば自動投稿システムを開発しようと思っています。
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（正直いうと、最近クリック数が減ってきていているのが少し気になっています）
以前書いた記事に追記し、2019年版として改めて投稿します。
人工知能というと難しいイメージもあるかもしれませんが基本的にはプログラムの一種ですので、作るためにはプログラミング言語を使います。
そこで今回は実際に人工知能を開発している立場から数多あるプログラミング言語を、独断と偏見でまとめてみたいと思います。
最後の方にAIの開発言語の人気ランキングの投票もありますので、AIを開発してる方は是非投票してみてください。
人工知能といえばPython、Pythonといえば人工知能という位になりましたね。
人工知能にPythonが選ばれる理由ですが、難しいプログラミングのテクニックや知識を知らなくても比較的簡単に人工知能を利用し目的の結果を得ることが出来るからと考えます。
私の知っているデータサイエンス、科学計算分野の研究者にはPython推しが多いです。こういった分野ではプログラミングテクニック自体が重要なのではなく、得られる結果が全てですので、なるべく簡単にプログラミングできる言語が好まれるようです。
競馬用人工知能の開発にもPythonは選択肢の上位に来るはずです。
C言語は昔からあり、プログラミング言語の中での知名度は１番なのでは？
もちろんC言語でも人工知能は作れます。というか、コンピュータの性能を引き出すことと開発難易度のバランスから言えば、これがベストの選択のような気がします。
個人的には最も好きな言語です。
PCだけではなくAndroidスマホやLinuxでも動きます。
個人的には人工知能のイメージは薄いですが、JAVAでも人工知能は作れます。作れますがPythonやC言語を選択してもよい条件なら、あえてJAVAを選ぶ理由は私には思いつきません。
日本で開発されたプログラミング言語で、Pythonと比べられることが多いです。
正直、初めて知った頃は色物かと思いましたが、特に日本では確固たる地位を築いています。
Windows用ソフトを作るのには最適ですが、人工知能に特段適しているということはありません。
事務ソフトから科学計算分野まで幅広く使えます。
iOSを使うiPhoneやiPadで動かす人工知能を作るならSwiftでしょう。
個人的にはObjective-Cも新しい言語な気がしていましたが、流石にプログラミング言語の進化は速いです。幾ら今はPythonが人気とは言っても今後これもまた変わる事でしょう。
プログラミング言語にはこれら以外にも沢山の種類があります。
今回は人工知能に適していると思う言語を取り上げたのですが、他の言語でも人工知能を開発するのは可能です。
敢えて他の人とは違う言語で人工知能を開発するのも面白いかもしれません。
競馬用人工知能といっても特別なものではなく、一般的な人工知能の範疇になります。これから競馬人工知能を開発するのであればやはりPythonやC/C++/C#を選択すれば間違いないと思います。JAVAも悪くないですね。
最新のAIの開発言語の人気ランキングはどうなのでしょうか？非常に興味があります。
実際にAIを開発している方や勉強している方に投票してもらえると嬉しいです。
いくらAIブームといっても、実際にAIを開発している方はそれ程居ない様な気もしますので、もしかしたら投票数が0の可能性もあるのではと思っています。
AIの勉強として使っている言語でもOKです。お気軽にどうぞ。
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AIを使った穴馬解析機能の追加に備えて、今まで考えていた細かい改良を行っています。
今行っている改良は、ブログの更新に関する部分で、解析結果には影響しません。これによりブログを続ける負担をより減らせるので、更新する身としてはとても大切な改良になりそうです。
一応考えていた改良はほぼ終わりました。
これからいよいよ人工知能を使った穴馬解析機能の作成に入ろうと思います。
どの様な結果が出るのか今から楽しみです。
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