昨日ココナラブログで「ディープラーニングを使ったレコメンドプログラムの出品をしたいがどういう形にするか悩んでいる話」という記事を書いたので、今日はその裏話。
こちらの記事では、
- 教師データがうまく集まらなかった
- レコメンドの精度の検証方法を考えてなかった
- 自動でモデルを更新する仕組みを作れなかった
というようなことを書いた。
思いつきで作ったWebアプリなのでまぁ仕方なかったんだけど、実はこのプログラムは他の個人開発でも使用している。（カスタマイズはしたけど雛形は一緒）
それは「ナンバーズ３の当選番号を全部教師データにして次回の当選番号予測をするWebアプリ」（個人用なので非公開）。
これは上記の３つの課題のうち２つをクリアしていて、教師データは日々当選番号が発表されるのでそれを入力している。そしてそれを自動で取得してモデルを更新するようにしてみた。結果としては数年運用していて三桁まるっと当てたことが１回あったくらい。ミニが２回くらいあったかな？２つ目の課題がクリアできていないのでこれは仕方ない。いずれ時間ができたらディープラーニングのパラメータをいじって、精度が上がるようにできないか検証してみたいと思っている。数年間そんな余裕が出来たことは無いけれど。
とはいえたまにすごい近い数字（当たらないと意味無いのはわかってるが）を出すのでたまにすごくいじくり回したい気持ちになることがある。
そんな感じで、同じ「ディープラーニング」でも全然別のことができますよ、というお話でした。興味がある方、メッセージお待ちしております。
