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PC-KYOTEI Database ソフト紹介

もう、Pythonのスクレイピングに時間を費やすのはやめませんか?「PC-KYOTEI Database」を使えば、画面のボタン操作だけで様々な「BOAT RACE オフィシャルウェブサイト」データを簡単に取り込めます。競艇予想AIの開発を目指すなら、スクレイピングは非効率です。
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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.9 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.9 概要汎用ライブラリ群を最新版にアップデート、のデグレードを修正■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
AI競艇

Kerasで実現するディープラーニングによるAI競艇予想(準備編)

はじめにこの記事では「PC-KYOTEI Database」のユーザー様を対象に、Kerasを使った競艇予想AIの作り方を解説します。理解しやすくするため、ここでは最低限必要な環境の準備と、機械学習の基本に焦点を当てます。そのため、Kera...
AI競艇

Kerasで実現するディープラーニングによるAI競艇予想(二値分類)

「二値分類」は目的変数を0か1の二値に分類する方法です。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率・適合率・再現率・F値・AUC」の評価指標を計算する機能を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。
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Kerasで実現するディープラーニングによるAI競艇予想(多クラス分類)

「多クラス分類」は目的変数を多クラスに分類する方法です。「二値分類」の三値以上版みたいなイメージ。ここに公開するPythonのソースコードは「正解率・適合率・再現率・F値」の評価指標を計算する機能を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。
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Kerasで実現するディープラーニングによるAI競艇予想(回帰分析)

「回帰分析」は数値を目的変数とする場合に使う方法です。競艇予想の場合、例えばレースタイムなど。ここに公開するPythonのソースコードは「予測誤差」と「決定係数」の評価指標を計算する機能を実装しています。学習データを作るSQLで目的変数の項目名を「target」にすれば、オリジナルの学習データで分析する場合でもそのまま使えます。
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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.7 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.7 概要「自動投票設定」画面でチェックボックスの選択が変更できないバグを修正※言語の仕様変更に対応■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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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.6 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.6 概要Pythonデータ登録画面に「予測(予想)をスキップしてデータ登録から再開」を追加■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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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.5 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.5 概要「Pythonデータ登録」画面で、NAS上のファイル操作に対応■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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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.4 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.4 概要レース確定後の「オッズ」画面で単複オッズを表示できないバグを修正■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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PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.3 を公開しました

PC-KYOTEI Database Ver.1.0.4.3 概要「Pythonデータ登録」画面で、予測用ソースコードのドライブ名とカレントドライブ名が異なる場合の対応■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