深層学習

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データサイエンス

マルチタスク学習で馬券の回収率160%超達成

マルチタスク学習を利用した深層学習モデルを使ってオッズと着順を同時に学習することで回収率160%超えることができます。
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深層学習でLightGBMの特徴量重要度的なものを出す方法:PyTorchで作る競馬予想AI

本記事では、深層学習モデルを使った競馬AIの作り方を解説します。またブラックボックスである深層学習を解釈するSHAP値という指標を使ってよりリッチな分析手法をご紹介します。
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【全解説】深層学習で必要なデータ前処理:PyTorchで作る競馬予想AI

深層学習を使った競馬AIを開発中の方やこれから開発してみたい方のために、学習に必要なデータの準備である前処理を全て解説します
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【初学者対象】深層学習 超解説:PyTorchで作る競馬予想AI

PyTorchを使った競馬予想AIを作成したい方は、絶対にこの記事を読んでください。深層学習の中身はどういった仕組みになっているのか、イメージ図を使って丁寧に解説しています
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