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
Basketball Behavior Challenge 1st Place Solution
Search
Shotaro Ishihara
November 27, 2020
Technology
0
870
Basketball Behavior Challenge 1st Place Solution
「Sports Analyst Meetup #9」での発表資料
https://spoana.connpass.com/event/190699/
Shotaro Ishihara
November 27, 2020
Tweet
Share
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
190
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
37
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
430
AI エージェントを活用した研究再現性の自動定量評価 / scisci2025
upura
1
150
JSAI2025 企画セッション「人工知能とコンペティション」/ jsai2025-competition
upura
0
45
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
260
Semantic Shift Stability: 学習コーパス内の単語の意味変化を用いた事前学習済みモデルの時系列性能劣化の監査
upura
0
70
日本語ニュース記事要約支援に向けたドメイン特化事前学習済みモデルの構築と活用 / t5-news-summarization
upura
0
83
Web からのデータ収集と探究事例の紹介 / no94_jsai_seminar
upura
0
350
Other Decks in Technology
See All in Technology
ハードウェアとソフトウェアをつなぐ全てを内製している企業の E2E テストの作り方 / How to create E2E tests for a company that builds everything connecting hardware and software in-house
bitkey
PRO
1
160
「どこから読む?」コードとカルチャーに最速で馴染むための実践ガイド
zozotech
PRO
0
520
普通のチームがスクラムを会得するたった一つの冴えたやり方 / the best way to scrum
okamototakuyasr2
0
100
【実演版】カンファレンス登壇者・スタッフにこそ知ってほしいマイクの使い方 / 大吉祥寺.pm 2025
arthur1
1
890
スマートファクトリーの第一歩 〜AWSマネージドサービスで 実現する予知保全と生成AI活用まで
ganota
2
270
Autonomous Database - Dedicated 技術詳細 / adb-d_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
4
10k
自作JSエンジンに推しプロポーザルを実装したい!
sajikix
1
190
品質視点から考える組織デザイン/Organizational Design from Quality
mii3king
0
210
現場で効くClaude Code ─ 最新動向と企業導入
takaakikakei
1
250
AIエージェントで90秒の広告動画を制作!台本・音声・映像・編集をつなぐAWS最新アーキテクチャの実践
nasuvitz
1
260
💡Ruby 川辺で灯すPicoRubyからの光
bash0c7
0
120
Webブラウザ向け動画配信プレイヤーの 大規模リプレイスから得た知見と学び
yud0uhu
0
240
Featured
See All Featured
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.9k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
462
33k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1.1k
Transcript
Basketball Behavior Challenge 1位解法 Shotaro Ishihara, u++ (@upura0) Sports Analyst
Meetup #9 2020年12⽉13⽇ 1
本発表について 2019年12⽉〜2020年9⽉に開催されていた「Basketball Behavior Challenge: BBC2020」[1]の1位解法の紹介 時系列の座標データから「スクリーンプレイ」があったか否 かを判定するコンペ [1] https://competitions.codalab.org/competitions/23905 2
⾃⼰紹介 Shotaro Ishihara, u++ (@upura0) spoanaの運営メンバー 本業はメディア企業のデータサイエンティスト 本コンペは、spoana #7のLT発表で知った(アーカイブ[2]) 共著に『PythonではじめるKaggleスタートブック』(講談
社)[3] [2] https://www.youtube.com/channel/UCX1kD7i5JvvRIZdo9xjlakw [3] https://www.kspub.co.jp/book/detail/5190067.html 3
データの概要 frame scr_x scr_y usr_x usr_y uDF_x uDF_y bal_x bal_y
0 2.89 4.74 5.49 1.5 2.78 5.22 6.98 12.7 1 2.88 4.7 5.52 1.51 2.8 5.2 7.08 12.52 2 2.87 4.67 5.54 1.53 2.82 5.19 7.13 12.35 3 2.86 4.65 5.56 1.54 2.84 5.17 7.08 12.37 ... 学習⽤データセット(正例400、負例1128) テスト⽤データセット382 フレーム数は⼀定ではない 予測は0か1なので、予測値の閾値決定が必要 4
スコアの推移 5
機械学習の教師あり学習 [4] ⽯原ら, 『PythonではじめるKaggleスタートブック』, 講談社 6
最初のアプローチ 知識に基づき、予測に効きそうな7つの特徴量を抽出 . プレイヤー3⼈とボールの距離の最⼩値 C = 4 2 6 .
フレーム数 機械学習アルゴリズムには、過去実績から期待値が⼤きい 「LightGBM」を利⽤ 7
性能の向上のために 1位[5]と2位[6]の解法を⽐較 . 「tsfresh」による特徴抽出 . ニューラルネットワークの利⽤ . アンサンブル(複数の予測値の混ぜ合わせ) [5] https://github.com/upura/basketball-behavior-challenge
[6] https://github.com/takaiyuk/codalab-bbc2020 8
「tsfresh」による特徴抽出 特徴量の数: 11340 (4 agents * 2 dimensions + 6
distances between agents ) * 810 重要視された特徴量 9
ニューラルネットワーク 時系列の情報の最⼩値だけ使うと、情報を⼤きく失う 畳み込みニューラルネットワークを利⽤して、特徴を抽出 [7] https://www.mdpi.com/1424-8220/20/13/3697/htm 10
アンサンブル 複数の予測値の混ぜ合わせ 11
まとめ スポーツを題材にしたコンペは楽しい 知識を活かしてスコアが伸びていく 今はKaggleで「NFL 1st and Future - Impact Detection」[8]
が開催中 [8] https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection 12