競艇 ツール。 競艇予想のサイト・ブログ・ソフト・ツール・SNS…結局当たりやすいのはどれ?

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競艇 ツール

こんにちは、とまとです。 競艇道という投資?に関するツール が出ています。 365日稼げる! ということなのですが、本当にお金を 稼ぐことができるのか?ということに 注目が集まっています。 競艇道という名前の通り、競艇で お金を稼ごうというものになって います。 ここでは、競艇道に関する内容などの 情報や、評判、口コミについて しっかりと検証をして行きたいと思います。 自宅でもできる毎月安定して5万円を 稼げる副業を『無料』で公開しています。 競艇道の内容は? 競艇道の内容についてみてみましょう。 競艇道では、ツールなどではなく、 情報の配信になっているようです。 「プロ予想師」という人が買い目を 365日配信してくれるということに なっているので、普段から競艇をして いる人にはいいかもしれないですね。 また、競艇道では、ただの予想師 ではなく、 プロ中のプロだそうです。 僕は競艇をしないので、あまり 魅力には感じないのですが、 競艇を収入の1つや、普段のギャンブル としてしている人にとっては、 とてもいいものかもしれません。 競艇道が詐欺で怪しいと疑われる理由は? 競艇道が、詐欺で怪しいものかも しれないと、不安に感じている人も いるかもしれません。 競艇道では、情報配信になるので、 そこでどんな情報が配信されるのか? というのがポイントになるのでは ないでしょうか。 現時点では、どんな情報が配信 されるのかはわかりませんが、 もし、そこで何か怪しい案件が紹介 されても、あなたが注意していれば 詐欺に遭う可能性は下げることが できると思います。 ただ、やっぱり競艇がギャンブルに なるので、怪しいと疑ってしまう人も 多いのではないかと思います。 競艇道は危険ツール?特商法を確認! 競艇道では、現時点ではツールではなく 情報配信のようです。 特商法を確認してみましょう。 なので、そこは信用できるのでは ないかと思います。 競艇道の初期費用 競艇道の料金は、プランによって 変わってくるようです。 決して安い金額ではないですね。 目標金額が稼げればいいのですが、 ギャンブルになるので、 絶対に当たるとは言えませんし、 もし、稼げなかったとしても 競艇道が、保障をしてくれるわけでは ないです。 ですが、現時点では、稼げる、稼げない に関する情報がありませんでした。 実際に稼げるかどうかは、 もちろんやってみないとわけりません。 いろんな副業や投資がある中で、 何を選ぶのか?というのは、 自由ではありますが、僕は個人的には 競艇は選びません。 始める時には、必ず余剰資金で始めましょう。 僕も実践している、おすすめの副業はこちら! 世の中には色んな副業がありますが、 僕がやっている副業の中で一番おすすめ なのは、FXの自動売買ツールです! 副業をしたいと思っているけど、 『本業が忙しくて時間がない!』 という方がとても多いです。 5万円 2018年11月 77. 1万円 2019年1月 113. 7万円 2019年2月 107. 7万円 2019年3月 162万円 2019年4月 261.

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競艇!神のお告げ!!!

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競艇予想の基本はウェブサイト!まずは公式ホームページ等を活用しよう 競艇予想の際、特に初心者にまず参考にしてほしいツールが、競艇の公式ホームページや各競艇場の公式ホームページです。 これらには競艇初心者が勉強したり予想を組み立てる際に参考にすべき基礎的な情報が分かりやすく掲載されているからです。 まずは競艇における公式ホームページについて解説していきます。 競艇の公式ホームページ「BOAT RACE」 競艇の公式HP「BOAT RACE」には、初心者にありがたい「競艇とは」という素朴な疑問の解説から基本的な競艇のルールや技などを解説してくれるページがあります。 他にも、「本日のレース」というページや月間・SGレースなどのスケジュール、レーサー検索やデータ検索など嬉しい機能や情報が満載です! 競艇初心者の方が予想する際には、まず競艇の公式HPで競艇の勉強をしましょう。 素朴な疑問の解決ができるコンテンツや、競艇をより楽しむためのイベント情報など、初心者でも楽しめる情報も掲載されていますよ。 競艇の公式ホームページ「BOAT RACE」で見ておくべき「出走表」 競艇予想をする際に公式ホームページ内で特に見ておくべきなのが「出走表」です。 「出走表」には、年2回算出される勝率が、選手とモーターごとに載っています。 このデータは毎年5月1日~10月31日と11月1日~翌年の4月30日までの2回行われる、級別審査期間のデータとなっており、例えば5月~10月に算出された勝率は、翌年の1月1日~7月31日まで出走表の全国勝率として載ります。 また、これらの出走表のデータは7月にもなると古いものとなってしまうので、「最近勝率」や「近況勝率」が載ることになります。 この「出走表」のデータをもとに選手とモーターの調子を読み取ることで、レース展開を予想することに役立てることができます。 公式ホームページ内では出走表の見方も解説されているので、競艇初心者は必ずチェックしておきましょう。 各競艇場の公式ホームページも要チェック もう一つチェックしてもらいたいのが各競艇場の公式HPです。 各競艇場の公式HPには、「BOAT RACE」には載っていない、それぞれの競艇場に関して深掘りされた情報が満載です! 例えば、予想をするために欠かせない情報の1つである競走水面情報。 競艇場のコースは全部一緒というわけではなく、それぞれの競艇場で大きな違いがあります。 水質が海水だったら浮力があるので体重のある選手でも大丈夫ですが、淡水だと浮力が海水ほどないので体重が軽い選手のほうが水面に乗りやすいです。 こういったような各競艇場ごとの特性について、各競艇場の公式HPではしっかりと解説してくれているので、特に初心者の方は要チェックです。 各競艇場は公式アプリも配信している 競艇場によっては、独自の公式アプリを配信しているところもあります。 スマートフォンでも手軽にレース情報をチェックできる優れものなので、より予想の精度を高めるためにも、自分がよく訪れる競艇場や次に行く予定の競艇場のアプリはぜひチェックしておきたいですね。 ロジカルな予想組み立てに役立つ!競艇の予想ソフト・スマホアプリ 競艇で予想をするときには、出走表やオッズなどの情報を収集・分析してロジカルに予想を組み立てなければいけません。 しかし、特に競艇初心者にとってはどのように情報を集めたり見たりすればいいかは正直、難しいでしょう。 そこで活用できるツールが、データや情報を見やすいように収集してくれたり、あるいはデータを自動で分析して競艇予想を行ってくれる「予想ソフト」や「スマホアプリ」です。 予想ソフト「競艇インターボート」 「競艇予想インターボート」は、モーターボート競走連合会のHP 「KYOTEI OFFICIAL WEB」にて公開されている番組、レース結果、ファン手帳ファイルからインプットされたデータを活用して予想をしてくれる予想ソフトです。 「競艇予想インターボート」は操作性の良さが特徴で、例えばレースの予想をする際に、そのレースに出場する選手6人について、最近の同一競艇場・同一艇番・同一レースグレードであったときの1着率及び2着率あるいは進入コースと平均スタートタイミングなどといった複雑なデータを見たいという場合に、競艇予想インターボートでは瞬時にかつグラフィカルに表示してくれます。 さらに、最新のバージョンアップによりなんと競艇のインターネット同時配信の受信機能を備えました。 これにより、競艇予想インターボート内の独自プレイヤーで競艇場が配信するライブ映像を閲覧することができるようになっています。 予想ソフト「Boat Advisor」 「Boat Advisor」は、データベース、レース予想、データ分析、予想紙印刷などの機能を備えた競艇の総合ソフトウェアです。 ソフトウェアの紹介ページによると「競艇ファンだけでなく、選手や関係者の方にも使って頂きたく開発しました」とのことで、予想だけでなく様々な便利機能を備えています。 Boat Advisorにインプットされるデータは全国の競艇場で行われた全てのレースのデータ、選手の成績、モーター・ボートの成績など様々であり、約100項目におよぶ様々なデータの集計や分析が可能となっています。 またBoat Advisorでの予想方法には「多変量解析」という統計学的なデータ分析方法が採用されていますから、データ数値の分析という意味では高い信頼性があるといって良いかもしれません。 スマホアプリ「SMART BOAT DATA 24」 「SMART BOAT DATA 24」は、全国の24ある競艇場の競技情報や選手の情報をチェックできるスマホアプリです。 レース当日の情報だけでなく、過去の選手の実績、勝率もチェックすることが出来ます。 また、あらかじめ登録しておいた選手(最大15名)の出走表・結果をすぐに見られる「マイレーサー機能」を活用すれば、自分のお気に入りの選手の情報をカンタンに集められます。 スマホアプリ「競艇予想アクシズ」 「競艇予想アクシズ」は2艇軸での予想を公開しているスマホアプリです。 アプリ独自の予想情報のほか、競艇場に関する情報やデータなども解説しているので、自分で予想を組み立てたい場合の情報収集源としても活用ができます。 ほかにも、競艇初心者に向けて競艇に関する基礎知識や豆知識などをコラム形式で掲載しているので、競艇に関する勉強やちょっとしたヒマつぶしにも使えます。 昔ながらのツールが一番信頼できる!?予想屋(ボートレースアドバイザー)・予想紙 ここまでは主にインターネット上で利用できる予想のためのツールを紹介してきましたが、競艇の世界では依然として「予想屋」や「予想紙」などといった昔ながらのツールも大活躍しています。 インターネットでのツールと違い予想屋や予想紙はアナログに見えますが、長い歴史の中で積み重ねてきたノウハウは、インターネットのツールに負けない信頼性があると見ることもできます。 競艇の「公式」予想屋「ボートレースアドバイザー」 競艇には、公式に認められて活用している予想屋がいます。 この予想屋は「ボートレースアドバイザー」と呼ばれ、競艇場の中などの与えられたスペースで活動しています。 予想屋は展示レースや今までのレースなどの直前情報を含めた情報をもとにして予想をします。 そして、これらをもとにした独自の予想について無料で紹介してくれます。 しかし、途中までは紹介してくれますが、一番知りたい「どの舟券が的中しそうか」については有料になります。 競艇ファンは、予想屋の今までの的中率や信頼度を踏まえた上で予想を買うか否かの判断をするのです。 予想屋は長年競艇の予想を行っており、それで生計を立てています。 まだ予想に自信がない、やり方が分からないという人は、予想屋から予想の組み立て方を学ぶことができます。 予想屋は1つだけではありませんから、いろいろな予想屋の組み立て方を聞いて自分の予想方法にどんどん組み込むことができます。 ある程度慣れてきたら、答え合わせとして利用してみるのも良いかもしれません。 実は最も信頼性が高い?競艇専門の雑誌「予想紙」 競艇を含めた公営ギャンブルを嗜んでいる大人たちは、新聞紙のようなものを一生懸命に読み込んでいるイメージがあると思います。 この新聞紙のようなものは「予想紙」と呼ばれており、公営ギャンブルでレースの予想を行うために必要な情報がぎっしり詰め込まれています。 インターネットなど様々な媒体で競艇の予想を入手できるようになりましたが、予想紙は各地の競艇場について熟知したプロが作成していますから、もしかしたら何よりも信頼度が高い予想情報かもしれません。 しかし、最近は廃刊となってしまう予想紙も出てきてしまっており、近い将来「新聞とペンを持ち予想を考える」という昔ながらの楽しみ方ができなくなってしまうかもしれません。 その前に、ぜひ予想紙を使っての予想を楽しんでみてはいかがでしょうか。 まとめ 競艇の予想の際にはきちんと情報を収集・分析してロジカルに予想を組み立てるのが重要です。 そのためのツールは様々なものがありますから、まず競艇初心者はこれらのツールについて使い方や特性、メリット、デメリットを理解してうまく使い分けることが必要です。 今回ご紹介した各種ツールについて改めて自分でチェックしてみて、自分にとって使い勝手の良さそうなツールを見つけ、積極的に活用してみてください。

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山下友貴

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はじめに こちらの記事は以前投稿した「」 のディープラーニング編となります。 ディープラーニングは今や書店のIT関連のコーナーに行けば、 必ず本が置いてあるくらいメジャーなものになりつつあります。 (どなたでも一度は「」を見たことはあると思います。 ) 今回はディープラーニングについての簡単な説明と代表的なフレームワークの1つである Kerasの使い方をご紹介します。 詳しいディープラーニングの理論につきましてはこの記事の最後に参考文献をご紹介いたしますので、 そちらをご参照いただきたいです。 環境 開発環境は「【機械学習】初心者が競艇予想ツール作成して金儲け大作戦」と同様に を使用しています。 言語は Python3 フレームワークは Kerasです。 アジェンダ ・ディープラーニングってそもそも何? ・ Kerasってそもそも何? ・ Kerasの使い方 ・まとめ ・参考文献 ディープラーニングってそもそも何? ディープラーニング 深層学習 とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつです。 人工知能 AI の急速な発展を支える技術であり、その進歩により様々な分野への実用化が進んでいます。 ディープラーニングの技術は、人間の神経細胞 ニューロン の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっています。 ニューラルネットワークを多層にして用いることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することが可能になります。 ・ より引用 上記のサイトにて簡潔かつ端的に説明いただいておりますが、特徴としては以下の通りです。 ・ニューラルネットワークをベースとしている。 ・ニューラルネットワークを多層化し、データに含まれる特徴をより深く学習する。 この説明の中で出てきた ニューラルネットワークがディープラーニングを学ぶ上での基礎となります。 ニューラルネットワークについて ニューラルネットワークとは生物の神経細胞(ニューロン)が構成するネットワーク(人間の脳内ネットワーク)を元に作成したコンピュータネットワークです。 【ニューラルネットワークのイメージ図】 ニューラルネットワークの構成として、 ユニットと 層(レイヤー)があります。 ・ユニット ユニットはニューロンを元に定義されたものです。 各ユニットは入力を受け取り、計算した結果を出力する仕組みとなっています。 【ニューロンのイメージ図】 【ニューラルネットワークでのユニットのイメージ図】 ちなみにこれらの画像は以下のサイトから拝借いたしました。 ・ 上の画像ですと、ユニットに向かって矢印が3本伸びています。 このユニットは3要素の入力を受け取り、計算した結果を次のユニットに出力します。 続いて各ユニットでの計算について説明いたします。 ユニットでの計算では 入力値・ 重み・ バイアス・ 活性化関数を使用します。 重み 重み とは入力された値をどれくらい重要視するのかを定義する値です。 そして、ニューラルネットワークのユニットは学習を進めることで、 この重みの値を自動で調整します。 例えば、「焼肉を食べに行くべきか」を判定するときに 「肉が食べたいか?」・「友人の予定」・「ダイエットしたいか?」を入力値とします。 このとき、 「友達と一緒なら焼肉食べようかな... 」 と考える人が多かった場合、ユニットは「友人の予定」という入力を重要視します。 この結果、ユニットは「友人の予定」の重みをより大きくするように学習します。 バイアス バイアス とはユニットの意思決定の偏りです。 また、ニューラルネットワークのユニットは学習を進めることで、 バイアスの値も自動で調整します。 ユニットの出力値 yは、活性化関数を f u とすると以下の式で求めます。 ReLUはシンプルかつ層(レイヤー)の数が多くなっても安定した学習が 可能であるため、最近のディープラーニングではよく使用されています。 以上がユニットの説明です。 続いて層(レイヤー)の説明です。 ・層(レイヤー) ニューラルネットワークの層(レイヤー)はユニットをまとめたものです。 層の種類としては大きく3つに分かれます。 ・入力層・・・ニューラルネットワークの入り口です。 ニューラルネットワークで予想するために 必要なパラメータ(特徴量)を受け取ります。 ・出力層・・・ニューラルネットワークの出口です。 ニューラルネットワークで予想した結果を出力します。 ・中間層・・・入力層と出力層をつなぐ層です。 入力層から渡されたデータを中間層のニューロン間で計算し、 その結果を次の中間層・あるいは出力層に渡します。 ディープラーニングで使用するニューラルネットワーク (ディープニューラルネットワーク)ではこの中間層を複数層保有します。 ここまでがニューラルネットワークの概要と構成の説明です。 続いて、ニューラルネットワークの学習についても簡単に触れておきます。 ニューラルネットワークの学習について ここからはニューラルネットワークの学習について説明いたします。 この学習結果がニューラルネットワークの出来に直結しますので、頑張りましょう! ニューラルネットワークの学習は以下の手順で進めます。 伝える過程で各層のユニットにて計算を行い、出力層にて予想結果を出力する。 これを順伝播(フォワードプロパゲーション)と言います。 これを逆伝播(バックプロパゲーション)と言います。 ニューラルネットワークの学習については以上となります。 ・損失関数 損失関数は、ニューラルネットワークの出力値と正解との誤差を定義する関数です。 ニューラルネットワークの学習の目的は重み・バイアスを調整し、 出力値と正解との誤差を最小限にすることです。 この誤差を定義する損失関数として2種類紹介いたします。 ・二乗和誤差 二乗和誤差は出力値と正解の差を二乗し、全ての出力層のユニットで総和をとった ものです。 誤差を E、 Ykを出力層の各出力値、 Tkを正解値と定義すると 以下の式で表現されます。 ここまでがディープラーニング(どちらかというとニューラルネットワーク)の説明です。 続いて Kerasの簡単な説明をいたします。 Kerasってそもそも何? Kerasは,Pythonで書かれた,TensorFlowまたはCNTK,Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです。 Kerasは,迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。 より引用 KerasはTensorFlowまたはCNTK,Theanoなどの機械学習ライブラリの 上位APIとしてつくられました。 Kerasを使うことで、以下の手順で簡単にニューラルネットワークを作成できます。 また、今回は触れませんが、同様の手順でCNNやRNNの作成も簡単にできます。 今回はTensorFlowをバックエンドとしてKerasを使っていきます。 Kerasの使い方 ここからはKerasの使い方を説明いたします。 モデルに入力層を追加する model. layers. Denseクラス こちらは全結合層を表すレイヤークラスです。 上述のニューラルネットワークのように各ユニットの出力が 次の層の全てのユニットの入力になるのが特徴です。 モデルへの層追加が完了した後に、モデルのコンパイルを compileメソッドで実施します。 モデルをコンパイルする model. 損失関数の選び方は以下の2通り 1. 訓練するためには fitメソッドを使用します。 モデルを訓練する model. 最後に作成したモデルを使用して予想を行います。 予想は predictメソッドを使用します。 作成・訓練したモデルで予想する model. まとめ ニューラルネットワークの説明とKerasの使い方について説明させていただきました。 しかし、私が説明した内容はニューラルネットワークとKerasのほんの一部でしかありません。 ですので、次の記事では実際にKerasを使用して競艇の予測をした話をしつつ、 ニューラルネットワークが抱える課題やそれを解決するためのKerasの使い方をご紹介する予定です。 最後に、今回私がディープラーニング・Kerasを学んだ際に 参考となった書籍をご紹介させていただきます。 こちらの本では TensorFlowや Kerasなどのディープラーニングでよく使用される フレームワークを使わずにニューラルネットワークやディープニューラルネットワークを 構築しています。 ですので、フレームワークからは見えない内部の計算ロジックなどを基礎から学べます。 ですのでディープラーニングだけではなく、それ以外の機械学習の手法も学びたい方 にオススメです。 こちらの本はディープラーニングの理論ではなくKerasの使い方を説明していますので、 こちらの本を読まれる前にディープラーニングの理論を学んでいただきたいです。 しかし、Kerasの開発者ですので、Kerasの使い方についてはとてもわかりやすいです。

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