【パターン認識ラジオ】SVMコミッティが高い回収率をはじき出す？

https://youtu.be/ML0HeWsOnng   こんにちは、リスナーの皆様。パターン認識ラジオへようこそ！   今回のエピソードでは、競馬予測の世界に機械学習がもたらす革命について解説していきます。   まず、W. -C. Chung、C. -Y. Chang、C. -C. Koによる2017年の論文、"A SVM-Based committee machine for prediction of Hong Kong horse racing"を基に、機械学習の力を十分に発揮することの重要性を説明します。   さらに、過去の研究も参考にしながら、競馬の予測がどれだけ困難でありながら、それが機械学習によって可能となるという点を強調します。具体的には、Robertらの"Greyhound Racing Using Support Vector Machines"やZanjanの"Horse Racing Prediction Using Artificial Neural Networks"という文献からの引用をもとに、機械学習の可能性を探ります。   私たちの日常生活で、機械学習は自動運転からマーケティングまでさまざまな分野で使われています。その中でも競馬の予測は、当たれば高い回収率が得られるという大きな魅力があります。特に、データが豊富に得られる香港競馬、年間83日×8レース、1レース14頭が出走する情報豊富な環境は、機械学習の適応先として非常に有望です。   機械学習でのキーテクノロジーとしてサポートベクトルがあり、これは予測のカギとなるデータです。この研究では、複数のSVMをコミッティ、つまり「委員会」として組み合わせ、多数決での予測を行いました。結果として、半年分の訓練データを用いてモデルのパラメータを同定した後、5年分のデータを予測したところ、驚くべき高い回収率が得られたとのこと。   最後に、この素晴らしい内容を見つけて解説動画を制作してくれた学生の皆さんへの感謝の気持ちを伝えたいと思います。独自の視点で文献を読み解き、わかりやすく伝える才能は、今後の科学技術の発展に大いに貢献することでしょう。皆さんのこれからの活躍を心から応援しています！   それでは、次回もパターン認識ラジオをお楽しみに。さようなら！ 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://www.kogakuin.ac.jp/science/ https://wcci2024.org/

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