スポンサーリンク

競馬AIの作り方 1話 AI Toolの紹介

こんにちは。Garyの設計者です。
今回はGaryで使用しているAI Toolを紹介します。
まだ過去の投稿を見てない方はそちらからお読みください。

 

GaryではSONYがリリースしているNeural Network Consoleを環境を使って開発をしています。

Neural Network Console:ツールで体験する、新しいディープラーニング

上記の紹介動画の通り、Neural Network ConsoleはドラッグアンドドロップでAI開発ができるToolになっています。
Gary開発にあたりNeural Network Consoleを選択した理由は下記になります。

  1. コードを書く必要ないのでプログラミング初心者でもAI開発が可能。
  2. 環境構築が簡単(アカウント登録、Toolダウンロードするのみ)
  3. 完成したAI(ニューラルネットワーク)の構造のPythonコードを出力可能。

特に1はPython初心者の私にとって大きなメリットでした。
AIを作ってみたいけどプログラミングがわからないという方は多いかと思います。
そのような方は是非Neural Network Consoleを使ってみてください。

環境構築が簡単なことも嬉しいですね。
私は自分のPCで開発をしていますが、課金をすればSONY内のリソースを利用してブラウザ上で開発をすることもできます。

完成した構造からPythonコードを出力できるので、完成したAIと自作のPythonプログラムを組み合わせることが可能です。
Garyではデータ収集、投票、予想の投稿を自作のPythonプログラムで行い、予想はNeural Network Consoleから出力したPythonコードで行っています。


ある程度Pythonが得意な方はわざわざ本Toolを使う必要はないかもしれませんが、環境構築も簡単なのでとりあえずAI(ニューラルネットワーク)に触れてみたいという方にはオススメです。

一方でデメリットもあります。
私が思う本Toolのデメリットは下記になります。

  1. 競馬AIで流行りのLightGBMなどには非対応。
  2. Neural Network Consoleの出力できるPythonコードはNeural Network Libraries。
    AI開発としてNeural Network Librariesの使用事例は少ないため、困ったときにWeb検索しても答えが見つかりにくい。
  3. 同様にNeural Network Consoleで出力されるエラーの原因がわかりにくいためデバッグが困難。


昨年出版された【AI競馬 人工知能は馬券を制することができるか?】によると、有名所のAI作成者はLightGBMという手法を使ってAI開発を行っています。

LightGBMではなくても良いAIは作れるかもしれませんが、実績のある手法が使えないというのは大きなデメリットかと思います。

Neural Network LibrariesはPythonのライブラリです。
できることはTensorFlowとあまり変わらないかもしれませんが、使用実績の少ないNeural Network Librariesはノウハウが少ないです。
原因不明のエラーに遭遇してWebで検索しても回答を見つけにくいので、自力でデバッグする必要があります。
ここは根気が必要ですね。

以上、Neural Network Consoleの紹介としてメリット,デメリットを述べさせていもらいました。
Neural Network Consoleにはサンプルも多く用意されています。
気になる方は是非触れてAI開発の簡単さを体験してみてください。

次回は私が実践したAIの勉強方法について紹介予定です。

コメント

  1. おきあみ より:

    更新ありがとうございます。楽しく読ませてもらっております。続きも首を長くして待っていますね。

  2. うさぎのくろちゃん より:

    とても参考になります。手の内を見せていただくことは難しいとは思っていますが、今後も楽しみにさせていただきますので無理をせずに公開ください。
    予想も参考にさせていただいております。
    個人的にはゆまちゃんに匹敵するほどの精度を感じています。とてもよい特徴量を作っているんですね。選択センスが素晴らしいと思っています。(うらやましい)
    特に高知のファイナルは参考になっています。
    私も構築をスクレイピングを中心にプログラムの勉強を兼ねがね実施しています。
    その辺を教えてもらえるととても助かりますが欲を言いすぎてすみません。

    • keiba-gary より:

      コメントありがとうございます。
      構築したモデルを公開することはできませんが、誰でもある程度の精度が出るモデルが構築できるようにある程度のノウハウを公開していきます!
      まだまだゆまさんの足元にも及ばないと感じているので、さらに精度向上を目指して頑張ります!
      理由はわかりませんが、確かに高知ファイナルは得意なイメージですね。

      スクレイピングですね。
      なるべく早めに投稿できるようにします。
      今のデータ収集方法についても公開予定ですので少々お待ちください。

タイトルとURLをコピーしました