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
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
7pairs
December 17, 2020
Technology
0
550
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
Pythonによる契約プログラミング入門 / PyCon JP 2025
7pairs
7
3.7k
Privacy Sandbox on Android / DroidKaigi 2024
7pairs
1
1.1k
2020年の振り返りとBaseball Play Studyの振り返り / Jisyupy 29
7pairs
0
370
Because Python is there. / Jisyupy 27
7pairs
0
510
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
1k
Pie Meets Py / PyCon JP 2019
7pairs
3
5.8k
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
3k
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
Other Decks in Technology
See All in Technology
ABEMAのバグバウンティの取り組み
kurochan
1
150
Phase01_AI座学_基礎
overflowinc
0
1.1k
ガバメントクラウドにおけるAWSの長期継続割引について
takeda_h
2
5.4k
楽しく学ぼう!ネットワーク入門
shotashiratori
1
500
俺の/私の最強アーキテクチャ決定戦開催 ― チームで新しいアーキテクチャに適合していくために / 20260322 Naoki Takahashi
shift_evolve
PRO
1
360
_Architecture_Modernization_から学ぶ現状理解から設計への道のり.pdf
satohjohn
2
560
Kiro Powers 入門
k_adachi_01
0
130
スピンアウト講座02_ファイル管理
overflowinc
0
340
20260321_エンベディングってなに?RAGってなに?エンベディングの説明とGemini Embedding 2 の紹介
tsho
0
130
Tebiki Engineering Team Deck
tebiki
0
27k
中央集権型を脱却した話 分散型をやめて、連邦型にたどり着くまで
sansantech
PRO
1
170
AWS CDK「読めるけど書けない」を脱却するファーストステップ
smt7174
3
210
Featured
See All Featured
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
1
230
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
150
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.8k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
75
5.1k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
770
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
180
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
150
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.6k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.7k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
68
38k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
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·͢