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。）

競馬予想で始める機械学習〜完全版〜

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）

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