Azure Machine Learningを利用して、競馬AI予測！
こんにちは、えぐりんこです。
クラウド基盤であるAzureを利用した、競馬のAI予測の方法について、お話ししたいと思います！
ゴール
ゴールイメージはこんな感じです。
・AzureのSQL Server に市販の競馬データを食わせ、
・SQLからAzure Machine Learning Studioにデータを食わせ、
・予測モデルを作成し、毎日自動で予測を行えるようにする
・（自動で馬券を買う）
こんなことを行う理由ですが、楽しさと勉強の２点の理由があります。
１、単純に競馬でお金を儲けるっていいよね
２、機械学習の勉強とAzureの勉強をかねて
手順
大まかな手順は以下になります！
１、Azure上でリソースの作成
２、SQLサーバ構築（日本語化、JRDBソフトウェア構築）
３、SQLサーバとAzure Machine Learningを接続
４、SQLサーバに過去データを取り込む
５、Azure Machine Learningと過去データを利用し、競馬予測モデルの作成
６、予測したモデルに自動で競馬の予測をさせる
ちなみに、今回の手順でDB（SQLサーバ）の構築自体は必須ではありません。自らPython等を用いて、データを整形することは可能です。しかし、データを効率良く扱うためにSQLを使っています。
一度データ分析経験があれば分かると思いますが、予測モデルの精度を決めるは、良いデータを用意することです。機械学習のアルゴリズム選択やそのチューニングは、良いデータがあって初めて力を発揮します。
Pythonでデータを加工してもいいですが、DBのリレーションを使用すると、作りたいデータセットがサクッと作れますから、こちらをおすすめします！笑
用意するもの
・Azureサブスクリプション
・Azure各リソース
ーVirtual Network
ーSQLサーバ
ーAzure Machine Learning
・JRDB会員アカウント
先に言っときますが、無料でできません！笑
Azureは従量課金で値段がかかりますし、JRDBのデータは当然有料です。競馬のデータはウェブスクレイピング等を利用して、自ら無料で取ることも可能ですが、それなりに大変ですね。
最後に
AIを学習するには、競馬は最高の話題の１つです！なぜなら、変数の量がとても多く、考えないと簡単に精度が上がらないからです。加えて、お金が絡んでくると、テンションが上がりますね！笑
それでは、次回の記事から、１つ１つ説明して行きたいと思います。
