以前作った自作PCをずっと動画編集用に使っていたんだけど、机周りを変えたのと、バツイチちゃんが今会社で3DCGをやってるので、それ用のマシンとして渡してしまった。
で、RTX2060をQuadroに変えたいと言うので、じゃあRTX2060とM.2のSSDだけもらって、もうひとつ自作PCを作ろうと思ったのだった。
作るんだったら長尾製作所のmini ITXのオープンフレームの白がいいなーなんて考えていたのだが、結構売り切れで諦めてたところ、たまたま在庫を見つけてポチったのがきっかけ。
CPUは11世代Interlと迷ったけどRyzen使ったことなかったのでRyzen7にした。
他のパーツはお財布と相談して以下な感じ。
以前JRA-VANのデータをMySQLに入れましたが、それを使って機械学習する流れを紹介します。
使用するのは Python Jupyter Lab でロジスティック回帰を用いて、中山記念で3着以内に入る馬を予測します。
説明を簡単にするため、予測に必要なデータは人気、インコースがアウトコースか、馬体重増減の3つだけ使います。
予測精度は微妙ですが、機械学習で競馬予測の流れを掴んでもらえたらと思います。
バツイチちゃんがハイスペwindows機を買ったのでレビューしました。
このマシン標準でRAID0が組まれてるので、それの解除も行いました。
RIAD0の解除がけっこう大変だった。
USBメモリでwindows10のインストールメディアを作ると、USB3.0だとエラーになる。
このマシンUSB3.0しか付いてないのに。
仕方なくDVDにイメージを焼こうと思っても、4.7G以上あるため、片面2層のメディアじゃないと入らない。
インストールしたあとに、ドライバを１つずつHPのサイトからダウンロードしてきて入れなきゃいけない。
などなど、色々地雷でした。
今までnetkeibaをスクレイピングしたり、api叩いたりしてデータを集めていましたが、けっこう大変なのとリニューアルとかされたら、また1からコードを書かないといけなくなるので、jra-vanデータラボのサービスを利用することにしました。
こちらはjraが提供してるデータを扱えるソフト寄せ集めサービスみたいな感じで、月2000円くらいでそれらのソフトを自由に使うことができます。
今回CSVに出力できる、Target frontier JVというソフトや、各種データベースに接続してデータを収集できるeveryDB2というソフトを試してみました。
ただ、windowsでしか使えないので、windowsにMySQL入れたりしてます。
2015年に買ってあまり使わず放置してたSurfacePro3を活用しようと思って、Ubuntuを入れてみます。
ほんとは最初 Lubuntu を入れたんだけど、あまりの不具合っぷりにまともに使えないので、Ubuntuにしました。
Ubuntu入れたあとは動画用にSimpleScreenRecorderを入れて、Chrome, Albert, Anaconda入れて、前回の動画のソースを動かすところまでやってます。
続きで、もうちょっと開発環境整えてます
netkeibaのapiからオッズ情報を取ってきて、券種別で人気順を見ていきます。
異常オッズと言っておきながらオッズの値は加味してないので、異常人気馬検知って感じでしょうか。
pandasのdataframeとseabornを使って見やすい表にしています。
OLEDをつけるの自体は簡単
でもOLEDのチョイスを間違えた・・・。
