AI と 26 ラウンド議論して個人開発の競馬予測 ML を育てた話 — ROI 0.91 → 1.66 への試行錯誤
Qiita / 5/15/2026
💬 OpinionTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- Gemini等のAIと「26ラウンド」議論しながら、競馬予測の個人開発MLモデルを反復改善したプロセスを記録している。
- 指標（ROI）を0.91から1.66へ引き上げることを目標に、特徴量や学習方法の試行錯誤を重ねた。
- 学習器としてLightGBMを用い、ランキング学習の考え方も取り入れてモデルを育てたことが示されている。
- 個人開発におけるAI活用（対話による仮説生成・検証）を、実成果ベースで振り返っている内容である。
競馬予測 ML モデルを Gemini と二人三脚で改善した試行錯誤の記録
「AI と議論しながら ML モデルを育てる」とどうなるか。LightGBM の競馬予測モデルを舞台に、Gemini との 26 ラウンドにわたる議論と実装の往復で見えてきた、データサイエンスの...
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