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Paddock Scope evolutionⅥは、これまでのPaddock Scopeシステムで得られたノウハウをもとにアルゴリズムを全面的に見直し、機能を競走能力評価と情報管理に特化して改良された基本システムに、公開予想コンテンツ作成およびサイト管理機能を搭載した、当サイトのためにチューンされた総合予想エンジンです。
■出馬表管理画面 | ||||
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■改良型競走能力指標の採用 現行システムで採用する競走能力指標は、タイム分析系の予想システムでも数少ない対数計算型の独自時計理論（Paddock Scope Index specⅢ）を採用。計算項数を減らして演算誤差を低減、ペース補正の導入で精度の高い評価を可能としています。 旧システムの評価アルゴリズム（Paddock Scope Index evoⅡ）と比較すると、新型のペース予測補正機能（Course Emulator Pack１）の搭載により、基準タイムの精度が向上しただけでなく未知のコース距離の基準タイムを高精度で予測することができるようになり、以前では評価不能だった競走馬（地方在籍馬・外国馬）についてもある程度の能力予測が可能となっています。 また、競走能力指標のカテゴリ（特性種別）が６種類から16種類に増えたことで、予想エンジンに供給される情報量が格段にアップし、より多角的に能力分析を行えるようになっています。 ■サイト管理機能の向上 現行システムには予想モジュールと連携してWebコンテンツを管理するPaddock Scope WebSource Automation 2.0を実装しています。旧システムのジェネレーターでは不完全だった予想関連コンテンツのリンク機能を強化して、サイト管理をほぼ完全に自動化しました。 ■予想エンジンに学習機能を搭載 16種類に増えた競走能力指標の処理に対応するため、公開予想スタッフのアルゴリズム構築に自動学習機能を採用しました。これは、過去の競走成績を再評価して、最善の予想結果が得られるように予想モジュール自身がアルゴリズムを調整する機能です。 期待される結果を得られるように学習処理が完了することを、人工知能用語で学習が収束するといいます。現行システムでは、比較的短い学習収束時間で高いパフォーマンスを得られる方法として、モンテカルロ法と呼ばれる数学的求解アルゴリズムを採用しています。モンテカルロ法は、簡単に言えば「最適解ではなく妥当解を求める」手法で、詳しい説明は割愛しますが、「テストで100点満点を狙うのではなく、90点以上を目指して勉強するやり方」と考えていただければ分かりやすいと思います。 |
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| ※ Paddock Scope 2000 は初代サイト予想に使用していたシステムです。（参考掲載） | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||