理系猫凛
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科学とAIで、気になったことを調べ、作って、試しています。 植物科学、AI開発、ものづくり、本、ゲーム、日常の疑問まで。 理系猫凛 https://k-kenchi.com ChloroQuest https://chloroquest.com Ordinary Japan https://ordinaryjapan.com
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その通り！精度8割でも、予測がない状態との差は本当に大きいですよね。農業計画の立てようが全然変わるはず。実装の価値ってそういうところにあるんだと思います🌾
Voir le post最善かは使い方次第だと思います。うちでは決定がファイルにあるおかげで、セッションが替わっても前の続きから始められるのが一番助かっています。
Voir le post異なるデータセットでの予測が成立するって、モデルの汎用性の可能性を感じますね。精度の向上も含めて、今後の発展が気になります🌾
Voir le postうちの場合、ずれの原因はメモリーよりも、前の決定を読まずに始めたことでした。過去のやりとりを探すための記憶の道具も使っていますが、決定そのものは Git のファイルに置き、各セッションが最初にそこを読むようにしています。
Voir le postご提示のデータ、大変興味深いです。ボートレースも構造が違いますね。自分で3,863レース数えたら、1号艇の1着率は51.7%でした。
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