いま、20年ぶりぐらいにプログラムを一から学びなおしている。
Web学習という方法で、良質な学習が、安価に受けれる。
もう、いろんなことが激変していて、こんなに簡単にできるようになっているのか！とかと感動する毎日だ。
20年前は策定のみで実装がなかった言語がめちゃめちゃ進んでいたりと、目からうろこが落ちまくっている。
プログラムもそうなのだが、機械学習（AI系）も学べるので、そちらもつまみ食いしている。
初歩の初歩なのだが、適合率/精度と再現率について以下のよう説明があった。
- 「適合率/精度(precision)が高く、再現率(recall)が低い状態
無駄は少ないが，取りこぼしの多い判定になっている状態と言えます。つまり機会損失が生じていると言えます。
- 適合率/精度(precision)が低く、再現率(recall)が高い状態
取りこぼしが少ないが，無駄撃ちが多い判定になっている状態と言えます。つまりアプローチの予算が無駄になる可能性が高いと言えます。」
いや、まんま馬券やん。
機械学習やディープラーニングで競馬をやっている層がいるとは聞いていたが、
直感的に、これは相性いいな。と感じた。
20年プログラムをやってきて、30年競馬をやってきたのだから、その分野で戦う素地はこれ以上ないんだよなぁ・・。
20年前、タイム指数の流行の時に、それを使って競馬をやりたいとプログラム業界に飛び込んだ。
今となっては、古典的な馬券の戦い方（指数ベース）ではジリ貧から抜け出せない現状、いっそすべてを捨てて、新しいやり方で戦ってみようかと思う。
20年後、機械学習の流行に乗って、もう一度、競馬に向き合うのもいいかもしれない。
