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【競馬予想AIを学ぶ】学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック – ⑥重量種別

競馬予想プログラミングPC-KEIBAの公式チャンネルです。「PC-KEIBA Database」を使ったデータ分析や、競馬予想AIの作り方などを紹介しています。競馬データ分析の新たな世界を一緒に楽しみましょう!皆様のフォローをお待ちしてい...
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PC-KEIBA Database Ver.5.0.8.0 を公開しました

PC-KEIBA Database Ver.5.0.8.0 概要「Pythonデータ登録」画面で前回の設定を保存できるように修正■新規インストールの方はこちら■アップデートの方はこちら
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学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【⑤競走種別】

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PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.9 を公開しました

PC-KEIBA Database Ver.5.0.7.9 概要汎用ライブラリ群を最新版にアップデート■新規インストールの方はこちら■アップデートの方はこちら
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馬毎払戻過去走データ2024年11月分を公開しました

■馬毎払戻過去走データの使い方はこちら
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学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【④競走条件】

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【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は?

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【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は?

この記事は、YouTubeでもご覧いただけます。映像とナレーションで内容がよりわかりやすく解説されているので、ぜひ以下のリンクからご覧ください。■【トータル期待値】2024年12月・高度なデータ分析で探る「お買い得」な馬は?トータル期待値と...
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学習データのノイズ除去と具体化・抽象化テクニック【③馬場状態】

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AI競馬

Kerasで実現するディープラーニングによるAI競馬予想(準備編)

当サイトの「AI競馬」の記事と「PC-KEIBA Database」があれば、競馬予想AIは簡単に作れます。必要なのは、CSV形式の学習データを用意することだけです。最終的には、それらを自分のニーズに合わせてカスタマイズし、最強の競馬予想AIを完成させてください。