吉田 暁
みずはのめAI
競艇予測DNNモデル。 ベイズモデリングの雰囲気で、DNNモデルを構築した。多入力単出力モデル。 普通に単入力単出力モデルだと中間層が1層でもオーバーフィットを防ぐのが難しかった。そのためいくつかの仮定を置きパラメータに制約をかける形でモデルを構築することで、オーバーフィットを防ぐことができた。その結果として、モデルを多層にすることが可能となり、精度を向上させることができた。
<学歴> ・2009年04月~2014年03月 北九州工業高等専門学校 電子制御工学科 ・2014年04月~2016年03月
競艇予想AIのウェブサービス。 初めは自己のスキルアップとして競艇のデータ解析や機械学習を行っていた。そうしているうちに、興味を持ってくれる仲間と知り合い、ウェブサービスとして公開することにした。すると多くのユーザーからありがたいコメントを頂き、現在でもユーザーのためにチームメンバーと日々改良を続けている。 メディア出演一覧 ・KBC 野望研究所 https://www.youtube.com/watch?v=lR0JUpwy7RM ・現代ビジネス https://gendai.ismedia.jp/articles/-/54854 ・BSテレ東 AIからの挑戦状 -人類vs人工知能- https://www.tv-tokyo.co.jp/broad_bstvtokyo/program/detail/201901/25279_201901012100.html
競艇予測DNNモデル。 ベイズモデリングの雰囲気で、DNNモデルを構築した。多入力単出力モデル。 普通に単入力単出力モデルだと中間層が1層でもオーバーフィットを防ぐのが難しかった。そのためいくつかの仮定を置きパラメータに制約をかける形でモデルを構築することで、オーバーフィットを防ぐことができた。その結果として、モデルを多層にすることが可能となり、精度を向上させることができた。