ability -スキルアップをして人生を楽しむ。その日々の綴り。

復習します。忘れているから。メモ代わりにします。 まずLSTMとはなにか？ LSTMは、時系列で変わるデータを予測することに特化したAIの思考パターンです。例えば、競馬など馬の成長によって変わるデータや天気予報など時間…

前回の記事で書いた内容をちょっと訂正します。 全体の標準化に変更します。 こんな風に書いてましたが import numpy as np import pandas as pd from sklear…

前回は学習データの準備のコードを書きました。 さて、今回は、学習データの準備が出来たので、 学習準備をします。 学習準備をすることと学習データの準備は、違います。 勉強で例えると筆記用具やノート、教科書が…

前回の記事で書いた学習データの構成。 少しおさらいをしよう。 学習データは時系列に並び替える。 例1) 例2) LSTMは、言わば三段ジャンプみたいなもの。 「ホップステップジャンプのホップで、…

LSTMです。CNNと違って、成長性を加味して予測するのが、LSTMの特徴です。 そういった意味では、前回のサンプルの競馬は、LSTMが合ってるのかもしれません。 馬も成長しタイムを上げていくと思うので。 ま…

人工知能でも前回までのモデルは、瞬間ごとの正解を求めるような人工知能。 例えば、 「この写真に載っている物体は、本ですか？」 「この人は、嘘をついていますか？」 とか成長性や将来性を加味した判断ではないわ…

色々と工夫しながら出来ました。 今回は、前回の計算方式と違って LSTMという方法をつかってみました。 次回からLSTMの講座です。

無い。APIが。 とりあえず学習に必要なのは過去データ。 「株式投資メモ」さんのところでCSVデータが配布されてるので、それを使っていきたい思います。 今回の人工知能の特徴量データは、何を持ってく…

次のテーマは株。 競馬は、一応、連に絡む確率が増えたので、3月末まで予想を公開しますが そこで一旦、終了です。 人工知能の練習に競馬はよかったです。 次の株は、難しい。特徴量が何かさっぱりわから…

前回、モデルを一旦決めました。 いよいよ予測ですね。 # 可視化 pd.DataFrame({"pred":y_pred, "act":y_test})[:1…