もっと統計学とか

学生時代に統計学とかが苦手で確立って何学? ザックリな分類的に数学なんだろうけど、理解出来てないのが今更ながら後悔してます。大学でもある程度は工学部として微積分の勉強はしてるんですけどね。まあ、後悔しないように勉強してたからと言って理解出来たかは不明ですけどね。

機械学習とは? AI(人工知能)の中の1つ? 予想アプリでこれうたうアプリは沢山あります。実現方法は多分ってか、全く他のアプリがどの様にしているのか不明なので分かりませんが、自分が試しているというか利用しているのはML.NETをベースにしてます。ここの所しきりに使っているLightGBMなんかは元々はMicrosoftが? まあ、詳細はネットで調べてくれれば知りたい情報は得られるかと思います。ML.NETはLightGBMなんかも利用してるんですが、現状バージョンが古くて最新版使うには直接しか方法が無かったのでって事です。

この機械学習を効率よくとかなんとかって事でMicrosoftがPythonで開発したFLAML(Fast Library for Automated Machine Learning and Tuning)がML.NETのAutoMLやModel Builderに使われているって話だったかと。つまり、逆に言えば単にLightGBMを直接何も知識がなく利用した場合には効率よく機械学習させられていない可能性は大かなぁ^^;

昨夜新たに通常用を100回スタートしてるので、まあ、単純に終わるの日曜日なんですが、この効率の悪さも多分素人が直接使っているからなのかも? ただ、これ終わってもどの程度の成果が得られるかは不明。一線を超える予測が出来る様にするにはってか、ちょっと視線を変えてレースの標準偏差と多分オッズの統計的なものを利用するともしかすると高配当レースを予測して、そこに狙いをつけるとか...いや、ザックリなイメージ的な話ですけどね。

基本的に自分の考えとして予想に人気は使わない。人気は常に素人を含めたブレがあるデータなので予想の参考にはならないって考えは多分間違ってないと思います。ただ、高配当とか勝てる馬券となると、この人気は無視出来ない要素なのは確かです。99%確定な単勝オッズが1.1倍かでは? この辺りの話はカツラギとか多分Rate Busterなんかが利用してる期待値とかなんだと思います。ここをうまく利用しないと所謂一線を越えて勝ち組になかなか入るのは難しいのかなぁ。

追記 2024.11.14 20:47
えっと、昨日は健康診断で有給取得してたんですが、朝起きた時にPCが静かだったのであれって思ったんですが、やっちゃいました。長期学習させる時にはWindows Updateを止めとかないと学習中なのに再起動とかされて何度か残念な結果になってたんですが、忘れてました。普通に再起動して学習プロセスはそのまま強制終了(?)されて放置って感じ。Edgeは一応再起動後に復帰されるんですけどね^^;