【競馬AI開発#1】レース開催日一覧をスクレイピングで取得する
はじめに
この【競馬AI開発】シリーズでは、競馬予想AIを作ることを通して、機械学習・データサイエンスの勉強になるコンテンツの発信や、筆者が行った実験の共有などを行っていきます。
競馬予想AI開発のすすめ
Python・機械学習習得の一番の近道は「とにかく実践を積むこと」です。
基礎知識の学習はもちろん大事ですが、それ以上に「実際に何かを作る中で、自分でコードを考えて実装する」という、「実際のプロジェクトで試行錯誤した経験」から身につくものは非常に多く、また、その経験は転職市場などにおいても高く評価されます。
特に、競馬予想AIの作成は、「実際のレース結果」というフィードバックを常に得ながら、
スクレイピング
データの加工
特徴量エンジニアリング
学習時の目的変数の設定（相対評価をどう行うか？）
評価指標の設定（単純な正解率で表せない問題をどう評価するか？）
実際の運用やテストの方法
などの「実際に機械学習を活用するにあたって必要な技術・思考プロセス」を一通り学ぶことができる非常に良い学習題材です。
何より、「自分が実際に使える機械学習モデルを作る」というのは学習のモチベーションにもなります。
Pythonの学習をしている方で、「学習したものが何に繋がるのか分からない」と感じている方もいるのではないでしょうか？
筆者自身も過去、Pythonの入門書を一通り終えたものの「これで結局何ができるの？」と方向性を見失ってしまい、学習の継続を辞めてしまった経験があります。
そのような時、もしこのシリーズが少しでもモチベーション維持の助けになれば幸いです。
今回の記事は、以下の動画に補足を加えて簡単にまとめたものになります。
筆者のプロフィール
東京大学大学院卒業後、データサイエンティストとしてWEBマーケティング調査会社でWEB上の消費者行動ログ分析などを経験。
現在は、大手IT系事業会社で、転職サイトのレコメンドシステムの開発を行っています。
