今後の展開

• 完全自動化

１，データ収集

　→特徴量の取得を自動化する

　　取得するタイミングを検討し自動化、
　　自動化にはWindowsタスクツールを利用予定

２，予測

　→競馬予想の計算の実行を自動化する

　　データ取集同様にタスクツールで実施予定

３，予測データのアップロード

　→自動で予測データをはてなブログを投稿する

　　タスクツールで実施予定

• ブログ移行

１，WPでの運用

　→WPで自由度高く運用する

　　実施方法検討中、Xserverであれば簡単に実施できそうだが、

　　自己学習としてはAWSを利用したい

　　時間とお金の具合で検討

２，サーバでの自動化

　→フロントエンド、バックエンド以外の知識を
　　身に着けてフルスタックを目指す

　　Xserverであれば現状の知識があれば学習コスト少なく実施できそう

　　php、pythonの環境も整っており、cronもGUIに近い形でできそうだった

　　AWSの場合だいぶ時間かかりそう

• 予測精度向上

１，複数の学習方法を導入

　→機械学習の理解を深める

　　主要な分類器を調査し、実装する

２，voting機能の実装

　→予測精度の向上

　　複数の分類器から多数決制を実装する。
　　目標は分類器を5つ作成する

３，交差法の実装

　→Votingを効果的にする

　　今作成しているAIの作りではライブラリにある交差法の関数を
　　利用できないため自作する

４，特徴量の厳選

　→学習時間の短縮、精度の向上

　　いまはざっくばらんに特徴量を使用しているので
　　重要度などから厳選する