初心者にお勧めと紹介されていたスライドをよむ

まずは世の中のありがたい情報をペラペラ見ていきましょう。

この方の記事をベースにいろいろ調べました。

わかりやすいスライド

機械学習によるデータ分析まわりのお話
Tokyo.R 41 サポートベクターマシンで眼鏡っ娘分類システム構築
- サポートベクターマシン（SVM）についての理論的な話。最初の眼鏡っ娘を分けるあたりで挫折
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
- 最初の方はわかった。数式出てきた瞬間そっとじ。

機械学習は様々なところに応用されている。今回競艇・競輪で用いたいのであれば教師あり学習をすることで、いけそうではある。

教師あり学習をする時に一般的なのはサポートベクトルマシンを利用するやつ、しかしこいつはある事柄をAかBかにわける二値分割。scikit-learnというツールがあるようだ。

DeepLearningはこれまで人間がやっていた特徴抽出をコンピューターがやってくれるやつ。教師なしニュートラルネットワークをたくさん繋げているらしい。

これまで渡した写真に猫がいるかどうかを判定するためには、「この写真は猫だよ」っていう情報と「こういうのがあると猫って言えるんじゃない？（特徴抽出）」を人がやらないといけなかったけど、ディープラーニングではそこをぜーんぶやってくれる。

驚き！

まず機械学習における教師あり学習を学んで、実装してみるのがよいかなと思いました。

ここで受講できるオンライン講習が和訳ありでとても良いらしいのでみてみようかと。

すべて受けた方によると１〜７週目までが教師あり学習ということなのでそこまでまずは見てみよう。

競艇漫画のモンキーターンというのがあるのですが、一度読んだ時はほぼルールを頭に入れずにノリだけでよんだのでもう一度読み返してみようかと。

あとは、そもそもちゃんと公式サイトみてルールを抑えるところかな。