2025/01/14

かなり難航中

突破口が見つからない😖 Copilotにいっぱい質問ぶつけて色々試してますがかなり苦労してます。まあ、問題点も多いのもなんですが、やはりサンプル的なものがネット上に少なくてCopilotが役にたってない感じなのと、今回の場合は外部プロセスってのは、まあ、ここまでと変わらないんですが、Keras.NETは外部のPythonを利用するのでこれとの連携でエラーが出て困ってます。

更にこれまでCSVHelperも使ってましたが、レコードのクラスに子クラスや孫クラスがある場合でもうまく動くって話なんですが、これも微妙でってか、まあ、自分が分かってないだけなんだとも思いますが、ちょっと切り離して問題解決を1つ1つしていかないと進まない。

気晴らしではないけど、やらなきゃとは思ってたんですが後回しにしてたのがLightGBMの昨年後半(2024.10.1~2024.12.31)の検証です。

  • ShinbaTimeCK.lgbm
    118R 1点 芝(70R) ダート(48R) 8頭以下(2R) 9~12頭(29R) 13頭以上(87R) 多点
    単勝 27.12%
    (91.61%)
    25.71%
    (92.43%)
    29.17%
    (90.42%)
    0.00%
    (0.00%)
    27.59%
    (71.03%)
    27.59%
    (100.57%)
    59.32%
    (96.33%)
    複勝 49.15%
    (91.61%)
    51.43%
    (106.00%)
    45.83%
    (70.63%)
    0.00%
    (0.00%)
    65.52%
    (120.00%)
    44.83%
    (84.25%)
    83.90%
    (84.12%)
    枠連 9.01%
    (71.26%)
    10.61%
    (99.24%)
    6.67%
    (30.22%)
    --
    (--)
    10.34%
    (32.41%)
    8.05%
    (80.11%)
    25.23%
    (107.39%)
    馬連 5.08%
    (73.81%)
    5.71%
    (114.14%)
    4.17%
    (15.00%)
    0.00%
    (0.00%)
    10.34%
    (36.21%)
    3.45%
    (88.05%)
    19.49%
    (209.07%)
    ワイド 12.71%
    (57.80%)
    12.86%
    (76.29%)
    12.50%
    (30.83%)
    50.00%
    (65.00%)
    27.59%
    (107.24%)
    6.90%
    (41.15%)
    33.90%
    (90.03%)
    馬単 1.69%
    (50.34%)
    1.43%
    (76.14%)
    2.08%
    (12.71%)
    0.00%
    (0.00%)
    3.45%
    (21.03%)
    1.15%
    (61.26%)
    19.49%
    (225.76%)
    三連複 3.39%
    (70.17%)
    2.86%
    (109.29%)
    4.17%
    (13.13%)
    50.00%
    (170.00%)
    6.90%
    (39.31%)
    1.15%
    (78.16%)
    10.17%
    (55.15%)
    三連単 0.85%
    (343.47%)
    1.43%
    (579.00%)
    0.00%
    (0.00%)
    0.00%
    (0.00%)
    0.00%
    (0.00%)
    1.15%
    (465.86%)
    10.17%
    (39.64%)
    総合 50.00%
    (106.52%)
    51.43%
    (156.98%)
    47.92%
    (32.89%)
    50.00%
    (33.57%)
    65.52%
    (53.41%)
    44.83%
    (124.93%)
    84.75%
    (87.36%)
  • SouhaTimeCK.lgbm
    721R 1点 芝(320R) ダート(370R) 障害(31R) 8頭以下(60R) 9~12頭(181R) 13頭以上(480R) 多点
    単勝 24.83%
    (83.34%)
    24.38%
    (77.56%)
    24.05%
    (80.86%)
    38.71%
    (172.58%)
    36.67%
    (104.83%)
    31.49%
    (78.07%)
    20.83%
    (82.65%)
    52.70%
    (83.96%)
    複勝 53.54%
    (86.03%)
    51.88%
    (84.81%)
    54.86%
    (87.03%)
    54.84%
    (86.77%)
    63.33%
    (81.83%)
    66.30%
    (90.77%)
    47.50%
    (84.77%)
    86.27%
    (81.49%)
    枠連 13.41%
    (79.10%)
    12.31%
    (89.07%)
    14.70%
    (75.04%)
    5.26%
    (12.63%)
    --
    (--)
    17.13%
    (96.13%)
    11.25%
    (68.23%)
    27.60%
    (75.04%)
    馬連 9.02%
    (67.66%)
    8.44%
    (66.53%)
    9.73%
    (72.57%)
    6.45%
    (20.65%)
    13.33%
    (47.17%)
    12.71%
    (90.77%)
    7.08%
    (61.50%)
    20.94%
    (62.94%)
    ワイド 21.22%
    (125.20%)
    20.94%
    (164.31%)
    21.89%
    (96.00%)
    16.13%
    (70.00%)
    40.00%
    (81.83%)
    27.62%
    (86.19%)
    16.46%
    (145.33%)
    41.33%
    (87.63%)
    馬単 4.58%
    (62.98%)
    4.69%
    (59.16%)
    4.32%
    (69.00%)
    6.45%
    (30.65%)
    8.33%
    (53.00%)
    4.97%
    (53.92%)
    3.96%
    (67.65%)
    20.94%
    (61.75%)
    三連複 5.55%
    (59.63%)
    5.94%
    (55.63%)
    4.32%
    (50.65%)
    16.13%
    (208.06%)
    18.33%
    (107.50%)
    9.94%
    (97.62%)
    2.29%
    (39.31%)
    13.87%
    (56.57%)
    三連単 0.83%
    (15.02%)
    0.63%
    (10.13%)
    0.54%
    (12.30%)
    6.45%
    (98.06%)
    1.67%
    (14.33%)
    1.10%
    (18.40%)
    0.63%
    (13.83%)
    13.87%
    (61.77%)
    総合 55.20%
    (72.27%)
    52.81%
    (75.63%)
    57.30%
    (67.88%)
    54.84%
    (91.23%)
    68.33%
    (70.07%)
    66.30%
    (76.48%)
    49.38%
    (70.41%)
    86.27%
    (66.29%)
  • RaceJuniFullCK.lgbm
    839R 1点 芝(390R) ダート(418R) 障害(31R) 8頭以下(62R) 9~12頭(210R) 13頭以上(567R) 多点
    単勝 23.48%
    (88.86%)
    23.85%
    (102.15%)
    22.49%
    (74.00%)
    32.26%
    (121.94%)
    29.03%
    (86.77%)
    31.43%
    (81.10%)
    19.93%
    (91.96%)
    52.92%
    (88.66%)
    複勝 50.18%
    (84.09%)
    50.26%
    (91.41%)
    50.48%
    (78.64%)
    45.16%
    (65.48%)
    56.45%
    (71.29%)
    63.81%
    (88.90%)
    44.44%
    (83.70%)
    85.94%
    (81.34%)
    枠連 12.08%
    (75.85%)
    9.58%
    (66.59%)
    14.54%
    (86.81%)
    5.26%
    (12.63%)
    --
    (--)
    15.71%
    (89.05%)
    10.05%
    (66.68%)
    26.31%
    (85.97%)
    馬連 8.10%
    (58.74%)
    6.92%
    (59.38%)
    9.33%
    (60.96%)
    6.45%
    (20.65%)
    12.90%
    (44.19%)
    11.90%
    (85.81%)
    6.17%
    (50.30%)
    19.90%
    (87.64%)
    ワイド 19.55%
    (103.34%)
    17.69%
    (113.77%)
    21.29%
    (94.69%)
    19.35%
    (88.71%)
    37.10%
    (84.03%)
    28.10%
    (87.43%)
    14.46%
    (111.34%)
    38.38%
    (86.62%)
    馬単 4.05%
    (59.55%)
    3.59%
    (61.00%)
    4.31%
    (60.33%)
    6.45%
    (30.65%)
    6.45%
    (41.29%)
    5.24%
    (69.81%)
    3.35%
    (57.74%)
    19.90%
    (89.18%)
    三連複 5.72%
    (76.28%)
    5.64%
    (65.33%)
    5.02%
    (76.72%)
    16.13%
    (208.06%)
    20.97%
    (151.77%)
    9.05%
    (82.38%)
    2.82%
    (65.77%)
    13.23%
    (55.83%)
    三連単 1.07%
    (77.34%)
    0.77%
    (37.56%)
    0.96%
    (112.92%)
    6.45%
    (98.06%)
    3.23%
    (23.55%)
    1.90%
    (223.38%)
    0.53%
    (29.14%)
    13.23%
    (52.66%)
    総合 51.37%
    (78.04%)
    50.77%
    (74.80%)
    52.39%
    (80.58%)
    45.16%
    (84.24%)
    61.29%
    (71.84%)
    63.81%
    (100.98%)
    45.68%
    (69.58%)
    86.17%
    (67.42%)

さらだ標準のはサラダ側のブログに上げてますが、気のせいかこちらの方が少し悪い感じがしますね😓 まあ、満足いかないから今苦労して打開策に取り組んでるんですけどね。

2025/01/04

多変量多出力回帰

ML.NETはこの多変量多出力回帰という機械学習には対応しておりません。なので若干苦肉の策的に諸々学習させて予測してます。しかし、そもそもTensorFlowに興味を持ったのはこの多変量多出力回帰に対応しているって話からなんです。で、今回のKeras.NETは多変量多出力回帰に対応してるらしい。いやね、これ、Copilotがそういうので信じてコーディング始めてますが、何度かやられてるんですよねぇ😓 対応してますって信じてコーディング進めデバッグ始めて動かなくて確認すると"申し訳ありません。前回の回答は間違っておりました"的なのね。

って事で若干新しいものになっているのでコーディング量が多いです。しかもね、正月ボケっていうよりは年々集中力が低下して持続可能時間が短いんですよ。しかも、この年末年始の連休利用して色々やろうとは思っていたけど、当初は人気予測を利用して勝ち馬予測と人気予測を利用して荒れ予測的にレース一覧で表示させれば儲けに近いレース(?)に集中出来るのでは的なね。そんなコーディングもしてたり、今回ふとこのままLightGBMにしがみついてて上目指せるのか疑問になったり、でもね、仮にこれ完成して試しても結局Keras.NET(TensorFlow的)にもLightGBM以上の結果が望めるかは不明なんですよ。週明けからは仕事も始まるし、かなりの労力を費やさないと終わらないと思うので、それに見合うかっていう怖さもあります。

ただ、やらなければ結果は見えませんので見合うかどうかは別として、機械学習のMicrosoftとGoogleという大きなバックボーン(?)2つが音頭取ったそれぞれの違いを含め、より優秀な予測をしてくれるものに乗って行ける様に頑張ってみます。しばらく無言で進めるかも<m(__)m>

2025/01/03

Keras.NET

正月気分もそろそろ切り替えて、なかなか新しい事が頭に入らないながらも更に上目指す為には何を調べるべきか。TensorFlowは気にしてたんですが、その際ってか機械学習について色々見たりしてると色々新しい言葉が出てきて...KerasやPandas、NumPyとかね。そもそも全く分からない分野の話でどれも理解しないまま突っ走って来てたんですが、いやね、一応Pythonとかはざっくりとは使えたりしますので、それぞれ使うサンプルなんかは動かしたりしたんですけどねぇ。前にもどこかで書いたかもなんですが、NuGetにTensorFlow.NETとかがあるのでこれ使ってとかも考えたりしたけど、そもそものTensorFlow.NET自体の開発が頓挫してるのでどうしようもないって事で他の方法を検討していて、感覚的にはLightGBMを外部プロセス化したのと似た感じでPython上でTensorFlow使って学習及び予測させる外部プロセスを作って進める予定で年越して徐々に...記憶が若干曖昧ではありますが、昨日最新版のPythonをダウントードしてPCにインストールしてました。Windows 11の24H2をクリーンインストールした昨年10月以降はPythonとか触ってなかったのでインストールはしたんですが、いざ使うにはまた諸々の環境をどうしようかとか面倒だなぁってなる訳です。

で、改めてTensorFlowをじっくり勉強しなきゃそもそもダメかなぁっと読んでたらKerasはTensorFlowなんかも含めて色々出来る感じな話っぽくてね。NuGetでKerasを検索するとKeras.NETとかあるのを発見。これもWin64ってなってますのでJV-Linkとの共存が出来ないっぽいですが、どんな感じになるかやってみようかと思います。Version 3.8.5って事で程々に開発されたものかと思いますが、2020/12/8リリースなんで既に4年以上前から特に変わってないのは少し気になるけど、もう完成の域に達しているなら安心して使えるかもです。

2025/01/01

SQLite3が今月バージョンアップ予定

あけましておめでとうございます。

SQLite3が今月15日にVersion 3.48.0にバージョンアップされる予定です。これ、直接的には使っていませんが、System.Data.SQLite.Coreは現在SQLite3 Version 3.46.1ベースでビルドされているかと思うんですが、SQLite3のバージョンアップに追従していく可能性はあります。前回System.Data.SQLite.Core Version 1.0.119.0にバージョンアップした時にはJV-Linkでのフルセットアップに掛かる時間が3時間強→2時間弱と大幅に改善されました。今回もパフォーマンスが上がっている様なので、もしバージョンアップされるなら期待したいですね。

今日も元旦早々、少しコーディングしてましたが、お出掛けなのでイメージだけな感じ。細かなコーディングが明日以降でちょっと進めたいですね。

2024/12/29

第70回東京大賞典

残念ながら自分のアプリは地方競馬には未対応です。競馬最強の法則さんに普通に蹴られたので対応出来ませんでした。それ以降地方競馬には手を出さないでいたのですが、今日のレースは久しぶりの参戦。まあね、即PATでも買えるし楽天ポイント使って楽天競馬でも買えるからってのもありますけど、たった10頭だし自力で予想して挑んでみる事にしました。

◎ラムジェット
○フォーエバーヤング
▲グランブリッジ
△クラウンプライド

こんな感じで予想。楽天ポイントは期間限定ではない通常ポイントのみ使えます。3千ポイント以上使えますが、ここは千ポイントのみで挑んでワイド・三連複・三連単の10点で。即PATは昨日の勝ち分2千円ちょいありましたので三連単24点で行ってみました。

2024/12/28

第41回ホープフルステークス

いよいよ今年最後の競馬になりました。既に京都7Rで当たって本日の勝ちは確定してますが、ちょい勝ちなので大きいのが欲しい。

最後まで素直には予想せず大きく狙ってます😉
来年はもう少し予想精度UP出来ればと思ってます。

2024/12/27

Apple Intelligence

まあ、iPhone16でなくても確か15から対象だったかと思いますが、これに期待してって事でもないですがXs Maxから16 Pro Maxに機種変更しました。約19万円のこれなんですが、ここまで特にXs Maxからスゲーって事はそれ程無くってか、まあ、ありましたよ。3D的な取込でなかなか面白いとは思います。でも、多分根本的にこれまでのでは体験出来ないのがImage Playgroundだと思います。

iPhoneの設定で言語を英語にしてSiriの言語も英語にするとApple Intelligenceは有効化出来ます。有効化するとImage Playgroundがインストールされます。画像生成AIです。これはなかなか遊べますよ!孫の写真とか使って色々とするとなんかもうね、これ、言葉では表現出来ないですが、良いです!


確かiPhone15から対象だったかと思いますので、試して頂けるとマジで...機種変更して良かったと思えました^^

2024/12/26

Microsoft Rewards 17回目

スマホのRewardsに楽天ポイントが復活してました。5,250→660楽天ポイントで本日交換。48日での交換になるので若干スローダウンしてます。ってのも、またMicrosoftが絞ってます。諸々の日々のポイントも下げてたり、スマホの方で以前12回コンプすると1,000ポイントだったのが半分の500にorz まあ、それでも適当に対処して1カ月半程度で600円程度のポイント貰えるのでありがたいです。継続は力なり!

パナソニック EH-CSW68N 目もとエステ

年齢とともにPCのモニターにらんで必死にコーディングやデバックしたり、スマホで諸々したりしてると本当に目がしんどくなります。大好きな映画もPCモニターとしても使っている4K 43インチ液晶テレビで視聴します。ブルーベリーが目に良いとかありましたが、もう数年?ちと覚えてない位前からアサイーベリーのサプリを飲んでます。更に高齢者の目の疲労回復なんかに特化してる目薬も使ってます。今年春先の免許の更新時にもう40年程眼鏡制限がついてたんですが、免許センターで視力検査時に試しに裸眼でしてもらった所無事にクリア出来、眼鏡制限が消えました。

それでも目の負担が気になり、疲れ目ケアにってある商品の記事があったのでamazonで価格みたりしててパナソニックでも疲れ目とはなっていないけど

EH-CSW68Nが目に入りました。価格的にも記事の商品とあまり変わらない? ちょっと高い感じなのは聞いた事のないメーカーの商品ではなくパナソニックだから仕方ないかなぁっとね。ちょうど楽天の買い回りの開催中だったので楽天でも検索してみるとヤマダデンキでまずまずの価格表示。amazonには定価(?)24,400円→14,182円(-42%)となってましたが、
15,444円
13倍+10%ポイントバック
8%引きクーポン(-1,235円)
楽天ポイント利用(-1,209円)
支払金額 13,000円
後日ポイントが付与されるんですが、この+10%はスーパーDEALで楽天モバイルユーザーはエントリーで+10%になるのでざっくり三千円以上のポイントが戻ります。って事で一万円程度での購入になったと思います。月曜発注、水曜に届きまずまずのスピードで届き早速使ってみると良い感じです。絶妙な振動でマッサージ効果もあり、スチームで温めてくれるのと相まって良い買い物が出来たなぁと。

2024/12/22

二晩連続で鹿に遭遇

現在の勤務先に勤めて1年過ぎてますが、道路上に鹿が事故死してるのは既に5回以上見てます。生きた鹿を目撃したのも何度もあります。自分の車が走行する反対車線を並走してる鹿がアスファルトでズッコケるのも真横で見た事もあります。少し前には夜間の帰宅時に大分先にセンターライン付近に大きな影が居る事に気が付きスローダウンして進むとかなり大きな牡鹿が居て道あけてくれるのを待って通行した事もありました。

一昨日残業後にいつもの様に帰宅時の左コーナー曲がっていくと目の前に鹿!! とっさに旧ブレーキとハンドル操作で避けました。幸い対向車が来てなくてセンターラインオーバーしながらの回避も問題なかったのは幸いでした。そして、昨晩夜勤4hのみの休出後の深夜の帰宅時にやはり、あっ!って気が付くと道のど真ん中に鹿!で急ブレーキで停止。鹿振り向くも動かないのでクラクション、ああ、周りに民家とかない場所でしたのでね。

板金屋の社長してる友人にそんな話すると、今年は何台も鹿とぶつかったって修理を受けてるって事でした。で、鹿よけ?の超音波とか出すものを車につけるのも有りって事でamazonで検索すると確かに沢山出てきます。安いものは600円~800円程度のものから3,000円超えるものまでとどれが良いのか判断が難しい。レビューみても半信半疑でお守り程度な感じが多いです。

そんな中でもエドスタ(EDO-STA) 動物よけ警笛 Ver.2 ES-103を2千円程度で購入。本日到着予定なんですが、まだ届かないorz 明日から夜勤なので今日中に届けは明日出勤前に取り付けてみます。これ取り付けて少しでも鹿との事故が防げればと願うばかりです。

追記 2024.12.26 7:02
予定通りに宅配便届いて取付ました。先週土曜日に遭遇したほぼ同じ場所で多分同じ鹿だと思います。今朝夜勤明け帰宅時にまたも未知のど真ん中に居て急ブレーキ! う~ん、まあ、前回はクラクション鳴らしてやっとどいたのが、今回は急ブレーキで近くで止まるとどいたので多少?は効果があったのかなぁ。北海道科学大学だったかの協力で検証してるとか書いてた気がするけど、どんな検証か不明ですね😥 別のを購入して試してってか、いくつも付けてもダメなのか分からないけど、少しでも安心して通勤したいと切実に思う。

2024/12/21

第69回有馬記念

先週から微妙に負け続き。本日のJGI中山大障害は三連複のみ取れました。今晩急遽休日出勤で夜勤4時間ってのもあり、微妙な週末にはなりそうなので既に有馬は買っちゃいました。

自前で予想はいつもの通りだし、穴狙いです。

まだホープフルが残ってますが、そろそろ当たっても良い筈です(笑)

アプリの開発をサボっている訳ではないです。ただ、単勝オッズ予測は流石に無理がありそうだなぁって事でちょっと悩んでます。人気予測をどう使って行こうか思案中で、なかなか進まないので次のメジャーバージョンのリリースの目途がたたない。

2024/12/15

第76回朝日杯フューチュリティステークス

昨日はちょい負けで、本日も快音響かずorz

LightGBMの学習モデル(ブースター)が選択したのは7番人気の6番アルレッキーノ鞍上ルメール。ルメールが7番人気って、この馬相当期待されてないね(笑) だからではなく、いつも通りに自己予想しました。
今年のGIも残り3つなんで、どこかで当てたいけど無理かな~^^;

出馬表表示画面(標準モード)にレース移動時の方法説明入れてみた。サポートページに書いてはいるけど、見てくれているか微妙だし、今回追加したコンテクストメニューでのレースジャンプ機能の説明も場所の説明微妙だと思い入れてみました。まだ未公開のバージョンです。

2024/12/08

電波時計の時刻合わせ

自宅の建て替えからもうすぐ1年ですが、うちには電波時計が5個あります。玄関に設置してるのはどうにか電波受信して時刻合わせされるんですが、他の4個は設置場所のせいなのか受信しません。そんな悩みの解消策として衛星電波での時刻合わせとかもあるらしいが、壊れた訳でもないものを買い替えるのも微妙だし、電波が受信出来る様にしたいと思い調べてみると方法はある!

1万円を超える装置なんかもあるんですが、それ態々買う?って感じでしたので、今回はAMループアンテナを購入。最初amazonで購入するも端子が説明通りの3.5mmコネクタではなくただの裸の端子だったので返品し、楽天で1,688円で購入し本日到着。PCのイヤフォンジャックに接続してJJYシミュレーターWeb版でスタート! PC近く設置してる電波時計のそばにこのアンテナ置いて、時計を強制受信させてしばらく待つと無事に時刻合わせ完了。

続けてUSB Type-C to 3.5mm イヤフォンジャックアダプタをamazonでアンテナと共に494円で購入済みを使ってiPhoneにアンテナ接続し居間の電波時計で試すと、ああ、safariでサイトにアクセスしてスタートさせてですが、無事に時刻合わせ完了。

別にそんなに時刻合わせに敏感ではないので、これで時刻がずれていると感じた時に時刻合わせ出来るのはありがたい。二千円程度の出費で済んだので満足です😁