TOP スポーツ番組一覧 BSイレブン競馬中継 番組一覧に戻る 放送時間 毎週土・日曜日 正午~(第1部)/ 午後4時00分~(第2部) 次回以降の内容 番組紹介 出演者・スタッフ 使用楽曲リスト SNS 【7月24日(土)】 出演者:東 幹久、高田 秋、舩山 陽司 アシスタントアナウンサー:中野 雷太(ラジオNIKKEI) 解説:藤井 真俊(東京スポーツ) パドック解説:小木曽 大祐(日刊競馬) 第1部 正午~午後2時30分 新潟5R~8R 函館5R~8R、9R「奥尻特別」 第2部 午後4時00分~午後5時30分 函館12R 新潟12R 【特集】 イレブン・ケイバ・トピックス 【展望】 GⅢ「アイビスサマーダッシュ」 【7月25日(日)】 出演者:東 幹久、宮島 咲良 解説:丹下 日出夫(毎日新聞) パドック解説:藤本 貴久(日刊競馬) 第1部 正午~午後3時00分 新潟5R~8R、9R「苗場特別」 函館5R~8R、9R「北海ハンデキャップ」 もしもし!突然ですが、東です! 「新馬戦 今週」の検索結果 - Yahoo!ニュース. おうまのQ 忘れられない新馬戦 ※番組内容は変更になる場合があります。 番組では、パドック、返し馬、レースの模様をお昼からお届け。 バーチャルスタジオから最新技術を駆使して、競馬のダイナミックさを臨場感を持ってお伝えします。 また、番組放送中、dボタンを押すと、中継を見ながら出馬表・オッズ・払い戻しデータをほぼリアルタイムで見ることができます。 これまでにない、新感覚の競馬中継をお届けします!! 番組のFacebookページでは、普段お見せできないロケの裏側から、制作陣の素顔、競馬のダイナミックな臨場感などを、一味違う視点でお伝えしています。 ぜひご覧下さい! 【BSイレブン競馬中継 SATURDAY】 メインMC:皆藤愛子 競馬は始めたばかりなのですが、今一生懸命勉強中で、これからもっとはまっていきたいと思っています。 高田秋さんとは初めて共演させていただくのですが、可愛くて天然なところもあって素敵な女性だと思いました。これから仲良く楽しくやっていきたいと思います。 アシスタントMC:高田 秋 5年目のアシスタントMCになりますが、競馬に関係のないところに行っても競馬の予想を聞かれるようになりました。始めた頃よりもずっと競馬が好きになったと思います。今年は、この4年間に学んだことを活かして私なりに元気いっぱいで頑張りたいと思います。 舩山 陽司 競馬実況歴がついに20年に!
0~1. 4の断然人気の馬は、勝率が54. 5%で複勝率が90. 9%と極めて高い確率で馬券になります。 逆に重賞レースでは、1. 4の単勝オッズの馬は2015年は一度も勝てませんでした。 単勝オッズが2. 9倍以下の馬でも、重賞レースでは20%前後の勝率しかないのです。 重賞レースの場合は参戦する馬の過去のデータが沢山有るので、新馬戦より固定観念が強くなります。 それによって過剰なイメージが形成され、人気馬は余計に馬券を買われてしまうのです。 新馬戦ではそのような固定観念が無く、調教や血統傾向による前評判のみで馬券が買われます。余計な過去のイメージが付いていないのが、逆に良いのかもしれません。 もし、新馬戦でどの馬を本命にするか迷った場合は素直に直前の単勝オッズを参考にするのが良いと思います。 1番人気の馬が必ず勝つわけではないですが、 統計データでは単勝オッズが低いほど良い結果を出すという事実 があります。 血統別による確率 新馬戦を予想するうえで、血統も重要な要素なのは他のレースと同様です。 これから見ていくデータは新馬戦を距離別に分割し、短距離、中距離、中長距離の3つに分けて、その距離別毎の種牡馬別の成績を分析します。 ※統計データは2014年から2016年7月までの約2年半のデータになります。 1000m~1300mの新馬戦(芝) まずは短距離の新馬戦での種牡馬別のデータです。この中では ダイワメジャー や サクラバクシンオー 産駒の成績が素晴らしい事が分かります。 ダイワメジャーに関しては、勝率が26. POG - サンスポZBAT！競馬. 5%、連対率が35. 3%、複勝率が55. 9%という高い水準にあり、単勝適性回収値も118と期待に応えてくれる数字になっています。 サクラバクシンオーもダイワメジャーを超える成績を出しており、勝率が43. 8%、連対率が62. 5%、複勝率が68. 8%という数字になっています。 そのほかには スウェプトオーヴァーボード 、 エンパイアメーカー 、 ホワイトマズル なども高い回収率があります。 一見すると、ダートに適性があるような産駒でも新馬戦の芝でも好走する場合も少なくありません。 1000m~1300mの新馬戦(ダート) ダートの短距離になると、 ケイムホーム の勝率が目立ちます。勝率が38. 5%と高い確率で勝つというデータになっています。 他にも キンシャサノキセキ や タイキシャトル 、サクラバクシンオー産駒もダートの短距離新馬戦で狙える血統だと思います。 1400m~1600mの新馬戦(芝) 次に中距離の新馬戦のデータを見ていきましょう。 1400mから1600mまでの芝のレースでは、予想通り ディープインパクト産駒 の勝率が高いです。 20.
7%の勝率、38. 8%の連対率、複勝率は50%もあります。 しかし、単勝適性回収値では68. 4と100を下回っており、ディープインパクト産駒だからといって馬券を買っても長期的には儲からない馬券になってしまっています。 単勝適性回収値が100を超えている産駒は、 ハービンジャー 、 クロフネ 、 マツリダゴッホ 、 チチカステナンゴ 、ショウナンカンプです。 回収率が高くないディープインパクト産駒ですが、勝率自体は間違いなくトップだと思うので、 新馬戦で人気になっているディープインパクト産駒はマークした方が良いと 思います。 1400m~1600mの新馬戦(ダート) ダートになると、クロフネ産駒と パイロ産駒 の強さが目立ちます。 この2頭は単勝適性回収値も複勝回収率も100を大幅に超えているので、この距離のダート新馬戦では、是非狙ってみてほしいと思います。 そのほかには、 ゼンノロブロイ 、 カネヒキリ も高い回収率があります。 少し意外なのは キングカメハメハ産駒 の成績です。勝率が10. 7%、連対率が17. 9%と決して高くない数字なのです。 ダートにも強い血統というイメージですが、もう少し距離が長いダートの方が明らかに良いようです。 1700m~2000mの新馬戦(芝) 最後に中長距離の新馬戦のデータを見ていきましょう。 まずは芝のレースからですが、 ここでもディープインパクト産駒の強さが際立っています。 勝率が24.
プレイイットサム 新馬戦 2着のあと2連勝の勢い。 買い目 馬連 シュヴァリエローズから相手7頭 3連単… 関西テレビ 競馬 7/3(土) 16:36 【2歳馬情報】現場のプロが選ぶ、 今週 の新馬戦で狙いたい3頭!
別の観点から見てみましょう。 元となったYouTubeのデータには、猫の後ろ姿も写っていたはずなので、おそらく、猫の後ろ姿の特徴も抽出していると思われます。 つまり、正面から見た猫と、背面から見た猫の二つの概念を獲得したことになります。 それではこのシステムは、正面から見た猫と、背面から見た猫を、見る方向が違うだけで、同じ猫だと認識しているでしょうか? 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 | NTTデータ先端技術株式会社. 結論から言うと、認識していません。 なぜなら、このシステムに与えられた画像は、2次元画像だけだからです。 特徴量に一致するかどうか判断するのに、画像を回転したり、平行移動したり、拡大縮小しますが、これは、すべて、2次元が前提となっています。 つまり、システムは、3次元というものを理解していないと言えます。 3次元の物体は、見る方向が変わると形が変わるといったことを理解していないわけです。 対象が手書き文字など、元々2次元のデータ認識なら、このような問題は起こりません。 それでは、2次元の写真データから、本来の姿である3次元物体をディープラーニングで認識することは可能でしょうか? 言い換えると、 3次元という高次元の形で表現された物体が、2次元という、低次元の形で表現されていた場合、本来の3次元の姿をディープラーニングで認識できるのでしょうか? これがディープラーニングの限界なのでしょうか?
現在は第3次AIブームと呼ばれ、その主役は、ディープラーニング(深層学習)です。 ディープラーニングは、学習によって自動で特徴量を抽出できるため、大量のデータを入力さえすれば、勝手に賢くなると思われています。 そこで、一時は、大量の会話データを入力すれば、自動で会話できるようになるかと思われていましたが、実際は、そうはなりませんでした。 それでは、なぜ、ディープラーニングは、会話、自然言語処理に対応できないのでしょう?
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。