そもそも機械学習とは
ざっくり書くと、コンピュータがデータを取り込んで、
取り込んだデータからパターンやデータの特徴を見つけ出すことです。
データから得たパターンやデータの法則性を知ることで、
将来を予測することができます。
機械学習を行う方法
Pythonというプログラミング言語が使われることが多いです。
機械学習は複雑な計算式のもとデータの法則性やパターンを導き出してくれます。
ライブラリが豊富でシンプルな設計のPythonは
初学者でも使い方が分かれば(多少の勉強は必要)、機械学習を行うことができます。
機械学習を学ぶメリット
やはり自動化による作業の効率化でしょうか。
動かす人は知識がなくても分析ができるでしょう。
また分析により小売店なんかではお客さんの動向を分析して売上向上したり、
畑作業を今までは経験と勘でやっていたのを、
分析して効率良く育てて収穫の数が増えたなんて話も聞いたことがあります。
もちろん他にも日常生活の中でも色々使いどころはあると思うので、
漠然とプログラミングの学習をしているなら
「目的を持って」なんのための学習をしているのかを考えてみるのもいいかもしれません。
例えば、私はブックメーカーをやっていました。
こちらの方はnoteに書いていますので、
ブックメーカーとは何か知らない人は体験談ですが是非読んでみてください。
ブックメーカーで勝つために、データ分析をすることで勝率をあげることも可能でしょう。
ブックメーカーを分析して、勝てるパターンを見つけられたら
実際に試合にベットすることで収益にも繋げることが可能です。
目的を持つことは自分のモチベーションにつながります。
「なんでプログラミングを勉強してるんだっけ？」
となってしまっては、せっかくのヤル気も落ちてしまいます。
動機付けはとても大事です。
目的がなければ無理やりにでも作った方が学習も続きます。
機械学習の一つに「ロジスティック回帰」というものがあります。
ロジスティック回帰は何かの事柄を確率で表すことができます。
例えば、
・ある条件の商品の購入率
・癌の発症率、死亡率
など知りたいときに使用します。
商品を買うか買わないかの確率、
癌が発症するか発症しないかの確率、
死ぬか死なないかの確率
といった「実は二択」の間の確率的な数字を求めることができるのです。
機械学習の学び方
こちらの動画はオススメです。
ロジスティック回帰を含め機械学習を網羅した分かりやすい動画でした。
この動画ひとつでデータ解析「こう使えばこうなる」レベルまで上がります。
いちいち車の仕組みを理解しながら車を運転する人はいないでしょう。
・アクセルを踏めば車は走る
・ブレーキを踏めば車は止まる
とりあえず最初はそのレベルで十分だと思います。
コードの意味が分からなくても見様見真似でこんな感じにできます。
まずは実際に手を動かしてみて、機械学習に触れてみましょう！
この赤い線はサッカーにおける得点とある数字の関係性を表しています。
データの詳細は伏せておきます。
機械学習を極めることができたら、
いろいろなところで応用が使えそうなので私自身も頑張っていきたいところです。
最後に
機械学習がある程度できるようになってきたら、
分析するための個人的なオススメデータはブックメーカーのデータです。
https://note.com/nkr_bet365/n/n2bd7ba9e04a1
試合データは有料にはなってしまいますが、
分析することで試合の傾向はみえてくるはずなので、
実際にベットすることで収益をあげることができる
はずですのでやってみる価値はあると思っています。
ぜひ機械学習をマスターしてデータを分析して、
人生が豊かになるよういろいろ工夫してみてください。
