人工知能の予想の仕方は、シンプル。馬、騎手、レースタイム、斤量のスコアをデータ項目。データ量は、そのレースに出る騎手の過去データ、出走馬の過去データを500回学習をさせ、予想をさせる。

結局、このやり方を細分化したら、逆に学習する内容が広く浅くなってしまう欠点があるので、データを増やせない。なので、馬、騎手をカテゴリー分けしてレース場の過去のデータを学習させたら結果が変わってくるかもしれない。いずれにせよ、予測するための過去データの欠如があるので、簡単には予測できないのが分かった。

次の次の週には、ちょっとモデルとデータを含めて修正してみよう。