Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
テキストマイニングによるプロ野球の順位予想 / Baseball Play Study 202...
Search
7pairs
December 17, 2020
Technology
0
520
テキストマイニングによるプロ野球の順位予想 / Baseball Play Study 2020 Winter
Baseball Play Study 2020 冬 シーズン振返りスペシャル (BPStudy#160)
の資料です。
7pairs
December 17, 2020
Tweet
Share
More Decks by 7pairs
See All by 7pairs
Privacy Sandbox on Android / DroidKaigi 2024
7pairs
1
820
2020年の振り返りとBaseball Play Studyの振り返り / Jisyupy 29
7pairs
0
330
Because Python is there. / Jisyupy 27
7pairs
0
480
野球好きのための快適なプレゼンテーション環境の構築 / Baseball Play Study 2019 Winter
7pairs
0
1.1k
ちゃんと実装してちゃんとテストしよう / PyCon mini Hiroshima 2019
7pairs
2
980
Pie Meets Py / PyCon JP 2019
7pairs
3
5.5k
テキストマイニングによる新外国人選手の分析 / Baseball Play Study 2019 Spring
7pairs
0
2.9k
テキストマイニングによる応援歌の分析 / Baseball Play Study 2018 Winter
7pairs
0
2.3k
altJSとしてのPython / PyCon JP 2018
7pairs
2
2.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Lufthansa ®️ USA Contact Numbers: Complete 2025 Support Guide
lufthanahelpsupport
0
230
推し書籍📚 / Books and a QA Engineer
ak1210
0
120
Rethinking Incident Response: Context-Aware AI in Practice
rrreeeyyy
1
230
microCMSではじめるAIライティング
himaratsu
0
110
CDK Toolkit Libraryにおけるテストの考え方
smt7174
1
360
全部AI、全員Cursor、ドキュメント駆動開発 〜DevinやGeminiも添えて〜
rinchsan
0
360
20250707-AI活用の個人差を埋めるチームづくり
shnjtk
6
4.1k
NewSQLや分散データベースを支えるRaftの仕組み - 仕組みを理解して知る得意不得意
hacomono
PRO
3
210
Copilot coding agentにベットしたいCTOが開発組織で取り組んだこと / GitHub Copilot coding agent in Team
tnir
0
120
ABEMAの本番環境負荷試験への挑戦
mk2taiga
5
620
cdk initで生成されるあのファイル達は何なのか/cdk-init-generated-files
tomoki10
1
430
ソフトウェアテストのAI活用_ver1.25
fumisuke
1
520
Featured
See All Featured
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.4k
Code Review Best Practice
trishagee
69
19k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.7k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
58
9.4k
Scaling GitHub
holman
460
140k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Navigating Team Friction
lara
187
15k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
6
320
Transcript
ςΩετϚΠχϯάʹΑΔ ϓϩٿͷॱҐ༧ ୩ ५ / 2020-12-17 Baseball Play Study 2020ౙ
(BPStudy#160)
ͨΓোΓͷͳ͍ࣗݾհ • ୩ ५ (ͤ ͡ΎΜ) • Twitter / GitHubͰ
7pairs Ͱ׆ಈத • ࣗশAndroidΤϯδχΞ • Apple༷ͷؾ·͙ΕʹৼΓճ͞ΕͯࠓiOS͔͠৮͍ͬͯͳ͍ • ͖ͳϓϩάϥϛϯάݴޠ • PythonɼClojure • ৯ΔͨΊͷϓϩάϥϛϯάݴޠ • JavaɼObjective-CɼC#ɼJavaScript...
ͨΓোΓͷ͋Δࣗݾհ • ͖ͳٿ༻ޠ • FAݖΛߦͯ͠ཹɼੜ֔ϥΠΦϯζ • ͖ͩͬͨνϟϯς4 • ळࢁͷલ͔ΒྲྀΕΔΑ͏ʹҠߦ͢Δνϟϯς4 •
͖ͳελδΞϜάϧϝ • ࢰࢠϦΞϯϥΠεɼ3݄4݄10݄11݄ͷڱࢁ௮͚ɼ6݄7݄8݄ͷྫྷౚΈ͔Μ • ͖ͳ҉ࠇΫϦʔϯΞοϓτϦΦ • 3൪ϥΠτখؔɼ4൪ϑΝʔετླɼ5൪αʔυγΞϯϑϩοί (1999։ນઓ)
ຊͷΰʔϧ • ʮࣗԿ͔ͷੳΛ͍ͨ͠ʂʯͱ͍͏ؾ࣋ͪʹͳ͍ͬͯͨͩ͘ • ࡛ۄϥΠΦϯζͷެࣜΏΔΩϟϥͰ͋Δ Β͍ʹΐΜ͘Μͷ͔Θ͍͞Λཧղ͍ͯͨͩ͘͠
Β͍ʹΐΜ͘Μ͔Θ͍͍ʂ
ʹ΄Μ͠Γʔͣͬͯͳʹʁ
͘͞Β͖Ε͍ʔ
ΊΖΜͺʔΜ
͋ͬΔͺʔΜͪ
BPStudyͬΆ͍ٕज़ͷ
ςΩετϚΠχϯάͰॱҐΛ༧͢Δ • εϙʔπ৽ฉͷهࣄσʔλΛίʔύεͱ͠ɺword2vecͰ୯ޠΛϕΫτϧԽ • શࠃࢴࡿԼͷ4ࢴ͕ର (Ϧʔά༏উܾఆཌʹDT͕Ұ໘ʹདྷΔͷࢴ໘ͷެฏੑʹ͚ܽΔͨΊ) • αϯέΠεϙʔπ • εϙʔπχοϙϯ
• εϙʔπใ • ץεϙʔπ • 201910݄24 (ຊγϦʔζऴྃཌ) ͔Β20206݄18 (։ນલ) ͷهࣄ͕ର • νʔϜ໊Λ୯ޠͱͯ͠ͱΒ͑ɺʮ༏উʯͱͷྨࣅ͕ߴ͍ॱʹॱҐ͚
هࣄͷऩूํ๏ (20201݄͝Ζ·Ͱ) • εϙʔπ৽ฉͷαΠτΛఆظతʹΫϩʔϦϯά / εΫϨΠϐϯά • ScrapyΛར༻ • ݁ՌςΩετϑΝΠϧͱͯ͠Amazon
S3ʹอଘ • هࣄͷݕࡧͷͨΊʹElasticsearchʹσʔλΛొ • ੲͷهࣄ͕ඞཁʹͳͬͨ߹༗ྉαʔϏεͰߪೖ
2ճ͔͠ੳ͠ͳ͍ͷʹ ͓ۚΛ͔͚͗͢Ͱʁ
ίετݮʹ͚ͯ • ຊʹϦΞϧλΠϜͰ࣮ߦ͢Δඞཁ͕͋ΔͷΫϩʔϦϯά͚ͩ • ͕࣌ؒܦա͢ΔͱهࣄΛτοϓϖʔδ͔ΒḷΕͳ͘ͳΔͨΊ • εΫϨΠϐϯάҎ߱ੳͷલॲཧͱͯ͠खݩͰ࣮ࢪ͢Δ • ͜͜·ͰػೳΛߜΕαʔόʔϨεԽՄೳ •
Amazon S3Ҏ֎ແྉͰेߦ͚ͦ͏
هࣄͷऩूํ๏ (20202݄͝Ζ͔Β) • εϙʔπࢴͷαΠτΛఆظతʹΫϩʔϦϯά • AWS Lambda (Python) Λར༻ •
هࣄҰཡϖʔδΛղੳ͠ɺ֤هࣄϖʔδͷURLΛऔಘ • هࣄϖʔδੜHTMLͷ··S3ʹอଘ • ΫϩʔϦϯά࣮ࢪ࣌ͳͲɺཧ༻ͷใΛDynamoDBʹొ
ऩूج൫Λஔ͖͑ͨ݁Ռ͆͆͆͆͆
Ұ෦ͷσʔλΛ͏͔ͬΓ S3 GlacierʹҠಈ͍ͯͨͨ͠Ί Ή͠Ζ߹ܭίετ͕૿Ճ͠·ͨ͠
͓ͷΕGlacierΊ (ٯ࠘Έ)
άϥγΞϧ͡Όͳ͍Ͱ͢
݁Ռൃද
ηɾϦʔάॱҐ༧ / ݁Ռ ॱҐ ༧ ݁Ռ ಡച ಡച উഊ
ࡕਆ ࡕਆ উഊ ԣ%F/" த উഊ ౡ౦༸ ԣ%F/" উഊ த ౡ౦༸ উഊ ౦ژϠΫϧτ ౦ژϠΫϧτ উഊ
ύɾϦʔάॱҐ༧ / ݁Ռ ॱҐ ༧ ݁Ռ ԬιϑτόϯΫ ԬιϑτόϯΫ উഊ
౦ָఱ ઍ༿ϩος উഊ ઍ༿ϩος ࡛ۄ উഊ ւಓຊϋϜ ౦ָఱ উഊ ΦϦοΫε ւಓຊϋϜ উഊ ࡛ۄ ΦϦοΫε উഊ
(ΞΧϯ)
Ͱ͜ͷॱ൪ΛͲ͔͜ͰݟͨΑ͏ͳ
ผͷϥϯΩϯάͱൺֱͯ͠Έͨ
ηɾϦʔάಘࣦࠩ ॱҐ ॱҐ༧ ݁Ռ ಡച ಡച ࡕਆ
ԣ%F/" ԣ%F/" ࡕਆ ౡ౦༸ ౡ౦༸ த த ౦ژϠΫϧτ ౦ژϠΫϧτ
ύɾϦʔάಘࣦࠩ ॱҐ ॱҐ༧ ݁Ռ ԬιϑτόϯΫ ԬιϑτόϯΫ ౦ָఱ
౦ָఱ ઍ༿ϩος ઍ༿ϩος ւಓຊϋϜ ւಓຊϋϜ ΦϦοΫε ΦϦοΫε ࡛ۄ ࡛ۄ
ߦ͚ΔΜʂ (ͱͱॱҐ༧ͩͬͨͱ͍͏ࣄ࣮͔ΒΛͦΒ͠ͳ͕Β)
·ͱΊ
໌͔Βऩू / ੳΛ͢ΔͨΊʹ • Ճ౻ߞଠ (2019) PythonΫϩʔϦϯάˍεΫϨΠϐϯά [૿ิվగ൛] —
σʔλऩूɾղੳͷͨΊͷ࣮ફ։ൃΨΠυ ٕज़ධࣾ • ຊڮஐޫ (2018) લॲཧେશ — σʔλੳͷͨΊͷSQL/R/Python࣮ફςΫχοΫ ٕज़ධࣾ • ඌହ (2014) word2vecʹΑΔࣗવݴޠॲཧ ΦϥΠϦʔɾδϟύϯ
໌͔ΒσʔλͷऩूΛ࢝ΊΕ 1ޙʹ1ͷσʔλ͕ੵ͞Ε·͢
·ͱΊ • word2vecʹΑΔੳͰཌγʔζϯͷಘࣦࠩॱҐΛ ͋Δఔͷਫ਼ͰٻΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖ͨ • Amazon S3ͷBucketͷઃఆʹࡉ৺ͷҙΛ͓͏ • কདྷͷࣗͷͨΊʹσʔλΛऩू͠Α͏
• Β͍ʹΐΜ͘Μ͔Θ͍͍ʂ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ དྷγʔζϯΑΖ͓͘͠ئ͍͠·͢