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
予想外に変化する投球の軌道は打者に学習されやすい?~Predictive Codingと予測誤...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
nowism
July 17, 2020
Science
0
2.5k
予想外に変化する投球の軌道は打者に学習されやすい?~Predictive Codingと予測誤差を添えて~
「ヒトの脳は予測誤差を修正するように学習する」という最新脳科学のフレームワークを利用して、打者に学習されやすいやすい投球がある可能性について提案、簡単に分析してみました。
nowism
July 17, 2020
Tweet
Share
More Decks by nowism
See All by nowism
伸び率ペナントレース
nowism
0
400
応援を科学する-声援はチームを勝たせるのか-
nowism
2
240
どうしてバントは減らないのか 〜時間割引の視点から〜
nowism
0
3.1k
"流れ"の正体を考える
nowism
0
1.7k
Other Decks in Science
See All in Science
データから見る勝敗の法則 / The principle of victory discovered by science (open lecture in NSSU)
konakalab
1
270
デジタルアーカイブの教育利用促進を目指したメタデータLOD基盤に関する研究 / Research on a Metadata LOD Platform for Promoting Educational Uses of Digital Archives
masao
0
150
データベース10: 拡張実体関連モデル
trycycle
PRO
0
1.1k
会社でMLモデルを作るとは @電気通信大学 データアントレプレナーフェロープログラム
yuto16
1
530
Accelerating operator Sinkhorn iteration with overrelaxation
tasusu
0
200
白金鉱業Meetup_Vol.20 効果検証ことはじめ / Introduction to Impact Evaluation
brainpadpr
2
1.6k
検索と推論タスクに関する論文の紹介
ynakano
1
150
データマイニング - グラフデータと経路
trycycle
PRO
1
290
[Paper Introduction] From Bytes to Ideas:Language Modeling with Autoregressive U-Nets
haruumiomoto
0
200
サイコロで理解する原子核崩壊と拡散現象 〜単純化されたモデルで本質を理解する〜
syotasasaki593876
0
150
(メタ)科学コミュニケーターからみたAI for Scienceの同床異夢
rmaruy
0
160
データベース06: SQL (3/3) 副問い合わせ
trycycle
PRO
1
720
Featured
See All Featured
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
68
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
Marketing to machines
jonoalderson
1
4.7k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
230
How to make the Groovebox
asonas
2
1.9k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
180
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
79
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.2k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Transcript
༧֎ʹมԽ͢Δٿيಓ ଧऀʹֶश͞Ε͍͢ʁ なういず d1SFEJDUJWF$PEJOHͱ ༧ଌޡࠩΛఴ͑ͯd
ͳ͏͍ͣ !OPXJTN@TQPSUT ɿೝՊֶ ⚽ɿദϨΠιϧ ⚾ɿڊਓϑΝϯ 4UBZ)PNFͰϋϚͬͨͷɿ ϓϦύϥɺΩϥοͱϓϦˑνϟϯ
None
࠷৽ՊֶͷΈͰ ٿͷٿ Λߟ͑ͯΈͨʂ
ͷػೳͷ֩৺ɿ ೖྗͷ༧ଌΛߦ͍ ༧ଌޡࠩΛ࠷খԽ͢ΔΑ͏ֶश͢Δ ༧ଌޡࠩɿ ༧ଌͱ࣮ࡍͷೖྗͷࠩ
ࢹ֮ӡಈ੍ޚ ˠػೳશମΛଊ͑ΔΈ ʢFY֮ɾӡಈɾಈʣ ˞࣮ࡍͷϓϩηεճ࿏ະղ໌ ˠઆ໌Ͱ͖Δݱ͕ଟ͍
ᶃ༧ଌ͢Δ ᶄ༧ଌͱ࣮ࡍͷೖྗΛൺֱ͢Δ ᶅ༧ଌޡ͕ࠩখ͘͞ͳΔΑ͏ʹ ֶश͢Δ
༧ଌޡ͕ࠩ͋Δγʔϯɿ όοςΟϯά ˠٿيಓͷ༧
༧ଌޡ͕ࠩେ͖͍ ˠଧऀࣦഊ͢Δ ۭৼΓɾຌୀ ྫɿΦʔϧελʔήʔϜͷ౻ٿࣇ ɾετϨʔτΛ͛Δͱએݴ ɾΧϒϨϥͱখּݪΛۭৼΓࡾৼʹऔΔ ˞ٿͨΒͳ͔ͬͨʂʂ ˡ༧ଌΑΓ্ํΛ௨ա͔ͨ͠Β
ಛҟٿ ༧ଌޡ͕ࠩେ͖͍ ˠདྷΔͱ͔ͬͯଧͯͳ͍ ༧ଌޡࠩΛར༻͍ͯ͠Δखͷྫ ɾ౻ٿࣇʢετϨʔτʣ ɾϚϦΞϊɾϦϕϥ ΧοτϘʔϧ ɾࢁ࡚߁ߊʢzπʔγʔϜzʣ
͑ख ˠ͍Πχϯάɿֶश͕ྃ͠ͳ͍ ಛҟٿΛثʹ͢Δઌൃख ˠ༧ଌޡֶ͕ࠩश͞ΕΔ ˠঃʑʹଧͨΕΔ
ख ɾಛҟٿΛ͛Δઌൃख ɾͦ͏Ͱͳ͍ઌൃख ύϑΥʔϚϯε ɾdճ ॱ ɾdճ ॱҎ߱ 1~3回 4~6回
特異球>⾮特異球 特異球<⾮特異球 ˞༧ଌޡֶ͕ࠩश͞ΕΔͨΊ
ɾੳରͷઌൃख ɾಛҟٿͷఆٛ ɾൺֱ͢ΔύϑΥʔϚϯε ར༻σʔλ #BTFCBMMTBWBOU ˞ٿ͝ͱͷৄࡉͳσʔλΛެ։
ɾੳରͷઌൃख نఆଧ੮Ҏ্Λ͛ͨઌൃख ˠҰఆҎ্ͷ࣮ྗΛ࣋ͭ
ɾಛҟٿͷఆٛ μϧϏογϡ༗ɿҐ ฏۉ ٿछɿετϨʔτɺΧʔϒɺ ΧοτϘʔϧɺεϥΠμʔɺ νΣϯδΞοϓɺγϯΧʔ ಛҟٿɿ֤ٿछฏۉ͔Βڑ ͕Ε͍ͯΔ໊ มԽྔɿਫฏํɾਨํ શखͷฏۉΛऔΔ
ɾಛҟٿख ໊ Darvish Yu カットボール:7位 ストレート、スライダー、シンカー、カーブ Bauer Trevor カットボール:5位 ストレート、スライダー、チェンジアップ、カーブ
Gray Sonny スライダー:4位 ストレート、シンカー、カーブ Junis Jakob チェンジアップ:5位 ストレート、スライダー、シンカー、カーブ Sanchez Anibal カーブ:7位 ストレート、カットボール、シンカー、カーブ、スプリット Lucchesi Joey チェンジアップ:1位 カットボール:7位 シンカー Davies Zach カットボール:2位 シンカー、チェンジアップ Means John チェンジアップ:6位 ストレート、スライダー、カーブ
ɾൺֱ͢ΔύϑΥʔϚϯε 8)*1 ΠχϯάʹԿਓऀΛग़͔ͨ͠ ˞Πχϯάผ8)*1͕؆୯ʹऔಘͰ͖ΔͨΊɺ·ͣ8)*1Λ༻ͨ͠ ~1.00 エース ~1.20 エース級 1.40以上 問題
ྫɿμϧϏογϡ༗ 1回 2回 3回 4回 5回 6回 総計 1.19 0.94 0.85 1.37 1.04 1.35 1.10 0.09 -0.16 -0.25 0.27 -0.06 0.25 ー ˢۤख ˢۤख ͷ෦Λฏۉ͢Δ
ɾΠχϯά͝ͱͷ8)*1ࠩ ɾճɿ྆ऀۤख͕ͩಛҟٿखͷํ͕Α͍ ɾ ճɿಛҟٿख͕ྑύϑΥʔϚϯε ɾdճɿඇಛҟٿख͕ྑύϑΥʔϚϯε 投⼿ 1回 2回 3回 4回
5回 6回 特異球 0.036 -0.109 -0.113 0.013 0.026 0.368 ⾮特異球 0.070 -0.096 0.026 -0.006 -0.011 0.079
ɾಛҟٿख ɾং൫ಘҙͰɺঃʑʹଧͨΕΔ ˠ༧ଌޡࠩΛݮΒֶ͢शͷ݁ՌͰ͋ΔՄೳੑ ɾಛҟٿखͷى༻๏ఏҊ ɾಛҟٿखਓͰΠχϯάͣͭ͛Δ ˠγϣʔτελʔλʔ͖Ͱ͋ΔՄೳੑ ɾಛҟٿखΛٹԉͰى༻ͯ͠ΈΔ
ɾಛҟٿΛछͭٹԉख Yusmeiro Petit ・カットボール3位、カーブ1位 ・円熟のセットアッパー ・最多の80試合に登板 Aaron Bummer ・ストレート7位、カットボール9位、 シンカー5位
・ランナーをほとんど⽣還させない
ɾಛҟٿΛछͭٹԉख Phil Maton ・カットボール1位、ストレート6位 ・ニックネームは“スピンレート” ・移籍先ではWHIP0.81の好成績を残した
ɾஔసͨ͠Β໘നͦ͏ͳख Joey Lucchesi ・6回に打たれる傾向がある ・チェンジアップ1位、カットボール7位の 特異球2球種の持ち主 松井裕樹 ・先発転向が上⼿く⾏かない ・スライダーが特異球である可能性 嶋「こんなボールをなげる投⼿はいない」
参考:https://sportiva.shueisha.co.jp/clm/baseball/npb/2014/02/16/post_356/
͞ΒͳΔੳ͕ඞཁ ɾಛҟٿɿ ্Ґਓଥ͔ ฏۉͱͷڑͰܾΊΔଥੑ ɾύϑΥʔϚϯεɿ ٿछ͝ͱͷΛݟΔඞཁ ଞͷཁҼ ർ࿑ Λߟྀ ɾଞͷઌൃखٹԉखʹ͍ͭͯ
ɾ࣮ࡍͷ׆ಈʢকདྷతʹʣ
ɾ1SFEJDUJWF$PEJOH ͷΈ ɾ༧ଌޡࠩΛݮΒ͢Α͏ʹֶश ˠϘʔϧͷيಓͷֶशʹ͋ͯ·ΔՄೳੑ ɾબखͷى༻๏ධՁʹԠ༻ ˠ͞ΒͳΔௐ͕ࠪඞཁ ɾՊֶ ͷΈ ºεϙʔπ ɾࠓޙ͍ʹͳΓͦ͏