競馬予想で始める機械学習〜完全版〜
競馬予想AIを作りながら機械学習の勉強ができるYouTubeチャンネル「競馬予想で始めるデータ分析・機械学習」の内容に沿って、競馬予想AIのソースコードを全て公開します! 一度購入すれば、書籍の内容が更新された場合も、自動で反映されます。 📘はじめに〜なぜ「競馬予想で始める」のか?〜 Python・機械学習習得の一番の近道は「とにかく実践を積むこと」だと考えています。 基礎知識の学習はもちろん大事ですが、それ以上に「実際に何かを作る中で、自分でコードを考えて実装する」という、「実際のプロジェクトで試行錯誤した経験」から身につくものは非常に多く、また、その経験は転職市場などにおいても高く評価されます。 特に、競馬予想AIの作成は、「実際のレース結果」というフィードバックを常に得ながら ・スクレイピング ・データの加工 ・特徴量エンジニアリング ・学習時の目的変数の設定(相対評価をどう行うか?) ・評価指標の設定(単純な正解率で表せない問題をどう評価するか?) ・実際の運用とテストの方法 など、「実際に機械学習を活用するにあたって必要な技術・思考プロセス」を一通り学ぶことができるので、良い学習題材だと思っています。 何より、「自分が実際に使える機械学習モデルを作る」というのは学習のモチベーションにもなります。 Pythonの学習をしている方で、「学習したものが何に繋がるのか分からない」と感じている方もいるのではないでしょうか? 筆者自身も過去、Pythonの入門書を一通り終えたものの「これで結局何ができるの?」と方向性を見失ってしまい、学習の継続を辞めてしまった経験があります。 そのような時、もし本書が少しでもモチベーション維持の助けになれば幸いです。 📘筆者のプロフィール 東京大学大学院卒業 ↓ WEBマーケティング調査会社のデータアナリスト ↓ 大手IT系事業会社のデータサイエンティスト(現在は、転職サイトのレコメンドシステム開発に携わっています。)
はじめに
スクレイピング
データ加工・前処理
機械学習モデル作成・学習
モデル評価・回収率シミュレーション
実際に賭けてみた結果・・・
今後の開発ロードマップ
【v2.1.1】競馬予想AI v2の概要
【v2.1.1】ディレクトリ構成と実行コード
【v2.1.1】modules/constants/の解説
【v2.1.1】modules/preparing/の解説(前半)
【v2.1.1】modules/preparing/の解説(後半)
【v2.1.1】modules/preprocessing/の解説(前半)
【v2.1.1】modules/preprocessing/の解説(後半)
【v2.1.1】modules/training/の解説
【v2.1.1】modules/policies/の解説
【v2.1.1】modules/simulation/の解説
動画中のソースコード(第1回〜第4回)
動画中のソースコード(第5回〜第6回)
動画中のソースコード(第7回〜第9回)
動画中のソースコード(第10回〜第11回)
動画中のソースコード(第12回〜第14回)
動画中のソースコード(第15回〜第18回)
動画中のソースコード(第19回)
動画中のソースコード(第20回)
動画中のソースコード(第21回)
動画中のソースコード(第22回)
動画中のソースコード(第23回)
動画中のソースコード(第24回)
動画中のソースコード(第25回)
動画中のソースコード(第26回)
動画中のソースコード(第27回)
動画中のソースコード(第28回)
動画中のソースコード(開発・運用編#1)
動画中のソースコード(開発・運用編#2)
動画中のソースコード(開発・運用編#3)
動画中のソースコード(開発・運用編#4)
- 公開
- 本文更新
- 文章量
- 約379,231字
- 価格
- 3,900円