◇◇ニューロ競馬予測システムとは何か？◇◇
ニューラルネットワーク情報処理
脳の基本素子ニューロン(Neuron:神経細胞)が、多数結合したものがニューラル ネットワーク(Neural Network:神経回路網)です。それらの構造や情報処理方法 にヒントを得て、 脳の持つすぐれた情報処理能力を人工的に実現 させようとするのが、ニューラルネットワーク情報処理とかニューロコンピュー ティングと呼ばれるものです。
特に、１９８６年にアメリカのランメルハートが、その学習能力(パターン認識能 力)を数学的に証明して以来、人工知能の一分野として様々な応用研究が進められ ています。中でも音声・画像認識、医療診断などの判断処理、制御処理への応用、 知識情報処理に適していると言われています。
もっと平たく言えば、人間の脳が外界を認識していく過程(つまり、子供などが 段々と成長してお利口になっていくこと)をマネしたシステムです。つまり成長 していくことができるわけです。これは非常に重要な特徴です。
尚、ニューロ関連書籍は大きい書店のパソコン書籍売り場にありますので、興味 のある人は読まれるとよいでしょう。
理論面では
プログラミングに重点のあるものとしては、
書名 著者 出版社 ニューラルコンピュータ 合原一幸 東京電機大学出版局 ニューラルネットワーク情報処理 麻生英樹 産業図書 ＰＤＰモデル ラメルハート他・甘利俊一監訳 産業図書
あたりが参考になると思います。
書名 著者 出版社 ニューロコンピュータ 中野馨監修 技術評論社 ＢＡＳＩＣでつくる脳の情報システム 知能システム研究会 啓学出版 Ｃでつくる続脳の情報システム 知能システム研究会 啓学出版 Ｃでつくるニューラルネットワーク 平野広美 パーソナルメディア
ニューロ競馬予測システムについて
簡単に言えば、上記の ニューラルネットワークの持つ強力な「学習能力」 を利用して、競馬予想プログラムを作成したものです。
ニューラルネットワークの考え方を理解した競馬ファンでコンピュータの知識があ れば「それなら過去の競馬のデータを学習すれば、すごい予想システムができるじ ゃん！」と考えますよね。私もそうでした。しかし、甘かった(笑)。
「純粋な理論」と「現実の問題への適用」とは全く別の話なのです。その問題特有 の課題が山のようにあるからです。ニューロが優秀だとわかっていても汎用的なシ ステムとして普及していない原因でもあります。せいぜいニューロを売り物にした 家電製品がある程度です。これじゃあニューロが泣いてしまいます。
しかし私は、競馬予想へ適用する努力を続けて約５年(相当しつこい！)。かつて誰 も成し得なかった、 革命的な競馬予想方法「ニューロ競馬予測システム」 を誕生させたのです。
今まで、 年間１８００以上のレースをコンピュータの買い目通りに買ってプラ スにするシステム があったでしょうか？（しかも３年連続です！） あったら教えて もらいたいものです。この種の市販ソフトやシェアウェアソフトを使ったこと のある人なら、このシステムの能力がわかっていただけると思います。有料の くせに役に立たない予想やソフトが氾濫する中で、 「３年連続年間トータルプラス」の成績を残す「ニューロ競馬予測システム」 を世に問うべきだと決心したわけです。
それだけの自負があるからこそ、「革命的」と言っているのです。レース結果 は単一の要素では決まりませんし、それらの単純な足し算でもありません。 世間で「コンピュータ予想」と言われているものは、その程度の代物で「電卓 予想」と言ってもよいくらいです。また、確率・統計を使って得意になってい る人もいますが、確率・統計が有効なのは「均一な事象」に限られます。競馬 のレースが「均一な事象」でないのは明らかです。サイコロをころがすのとは わけがちがうのです。
さて、従来の市販の予想ソフトやシェアウェアソフトがなぜ「当たらない」 のでしょうか。？ 私も参考のために、某有名ソフトをあるＧ１レースで試 用しましたが、３種類の予想（各９点×３＝２７点！？）で見事にハズして いました。（笑） 理由は簡単です。それは、 従来のやり方では、ソフト作成者の能力以上のものは出来ない からです。ソフトウェアが作成者の頭の中にある競馬予想のロ ジックを実現したものである以上、当然の事です。 競馬の色々な要素を点数化して、足し算するだけでは当たらないのです。
競馬を形成する要素の意味は、レースごとに異なります。 競馬ファンがレース 結果を見て「やっぱり実績馬だった」「展開が問題だった」「軽ハンデ馬が有 利だった」などと思うのは、正しくこのことを感じているからです。
しかし、レースごとに複雑に関連している要素を処理する方法は、従来のコン ピュータ予想の方法論や人の手作業では全く不可能だったのです。そのため、 騎手、厩舎、人気、スピード指数など単一の要素を強調した予想が多いのです。 それしか出来ないのです。このような単純化ではレースの本質を捉えられない のは結果が証明しています。 「ニューロ競馬予測システム」のように過去のレースパターンの学習による予想 ロジックの自動生成(＝パターン分類能力の強化) こそが、競馬という複雑な現象に対する唯一の解答だと確信します。
最後に、 「ニューロ競馬予測ネット」の方法論と目的 についてまとめておきます。以上です。
- 一般に入手できるデータを使った、コンピュータ予想システムである。
- 過去のレースデータの学習による、予想ロジックの自動生成を基本としている。
- 年間トータルプラスが、有料予想の最低基準である。
- 年に最低一回はシステムのバージョンアップを行う。バージョンアップとは、 前バージョンより回収率が向上することを意味する。
- 同時開催している全場の条件戦以上のレース予想を会員に提供する。
- 過去２年分のレース単位の予想結果を公開する。(約３６００レース)
- 現在の開催についても、通常月曜日の夜にはレース単位の予想結果を公開する。
- 競馬で本当に勝ちたい人に利用してもらうのが目的である。
- 独自の予想方法を持っている人のベースとしても利用してもらいたい。