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
機械学習を用いた大相撲千秋楽の勝敗予想 / sumo prediction by machin...
Search
Shotaro Ishihara
August 24, 2019
Technology
0
2k
機械学習を用いた大相撲千秋楽の勝敗予想 / sumo prediction by machine learning
Sports Analyst Meetup #4 (
https://spoana.connpass.com/event/138392/
) での発表資料。
Shotaro Ishihara
August 24, 2019
Tweet
Share
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
140
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
0
83
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
36
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
160
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
26
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
35
Web からのデータ収集と探究事例の紹介 / no94_jsai_seminar
upura
0
280
記者・編集者との協働:情報技術が変えるニュースメディア / Kaishi PU 2024
upura
0
100
ニュースメディアにおける生成 AI の活用と開発 / UTokyo Lecture Business Introduction
upura
0
310
Other Decks in Technology
See All in Technology
脅威をモデリングしてMCPのセキュリティ対策を考えよう
flatt_security
4
1.7k
Data Hubグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1.8k
AWS と定理証明 〜ポリシー言語 Cedar 開発の舞台裏〜 #fp_matsuri / FP Matsuri 2025
ytaka23
9
2.5k
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
4.2k
OCI Oracle Database Services新機能アップデート(2025/03-2025/05)
oracle4engineer
PRO
1
150
What's new in OpenShift 4.19
redhatlivestreaming
1
230
Long journey of Continuous Delivery at Mercari
hisaharu
1
210
IAMのマニアックな話 2025を執筆して、 見えてきたAWSアカウント管理の現在
nrinetcom
PRO
4
560
宇宙パトロール ルル子から考える LT設計のコツ
masakiokuda
2
100
ゆるSRE #11 LT
okaru
1
610
菸酒生在 LINE Taiwan 的後端雙刀流
line_developers_tw
PRO
0
140
成立するElixirの再束縛(再代入)可という選択
kubell_hr
0
270
Featured
See All Featured
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
329
24k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.3k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.8k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
480
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
269
20k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
512
110k
Faster Mobile Websites
deanohume
307
31k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
137
34k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.3k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
53
11k
Transcript
ػցֶशΛ༻͍ͨ େ૬ઍळָͷউഊ༧ V !VQVSB "VHUI 4QPSUT"OBMZTU.FFUVQ
V ͷඋ • େ૬ͷσʔλऩूʮ4VNP3FGFSFODFʯ͕ศར • ʲՄࢹԽฤʳػցֶशΛ༻͍ͨେ૬ઍळָͷউഊ༧ • ʲϕϯνϚʔΫฤʳػցֶशΛ༻͍ͨେ૬ઍळָͷউ ഊ༧ •
ʲಛྔͷՃฤʳػցֶशΛ༻͍ͨେ૬ઍळָͷউ ഊ༧ (JU)VC • IUUQTHJUIVCDPNVQVSBTVNPQSFEJDUPS ϦϯΫू
࣍ • എܠˍత • σʔλͷऔಘ • ػցֶशϞσϧͷ࡞ • ಛྔͷՃ
• ݁ˍࠓޙͷల
• V !VQVSB • ࣄۀձࣾͷσʔλαΠΤϯςΟετ • TQPBOBӡӦ • ΘΜͺ͘૬໊ݹॴϕετ
࿈ଓ • ,BHHMF.BTUFS "U$PEFS ਫ ࣗݾհ
• ૬ͷσʔλΛ༻͍ͯɺػցֶशͰ ༧ଌϞσϧΛߏஙͰ͖ͳ͍͔ʁ • ૬ͷྗ࢜ใͰͳ͘ɺউͪෛ͚ ͷ࣌ܥྻใ͔Β༧ଌͯ͠Έ͍ͨ • ˞झຯͳͷͰશͳख๏υϦϒϯ ૬
º ,BHHMF
উͪෛ͚ͷ࣌ܥྻใ ˓˔˔˔˓ ˓˔˓˔˔ ˔˓˔˔ʁ ˔˓˓˓˓ ˔˔˓˔˓ ˓˔˔˓ʁ
࣍ • എܠˍత • σʔλͷऔಘ • ػցֶशϞσϧͷ࡞ • ಛྔͷՃ
• ݁ˍࠓޙͷల
• IUUQTVNPECTVNPHBNFTEF • TQPBOB Ͱͬͨ • ૬ͷ֤छσʔλ͕ཧ͞Ε͍ͯΔ • ྗ࢜ •
൪ • औΓΈ ͳͲ 4VNP3FGFSFODF
• 1ZUIPOͰඵ͝ͱʹॴͷσʔλ ΛऔಘɾՃͯ͠DTWͰอଘ • ʙͷσʔλ औಘ
• ྗ໊࢜ • ʙͷউഊ • ઍळָͷରઓྗ࢜ • ॴʢZZZZNNʣ • ઍळָͷউഊʢతมʣ
σʔλ߲
σʔλͷՄࢹԽ
• উഊͷ߹ͷউ͕ʢউഊ উഊͷ߹ʹൺͯʣߴ͍ • ·Ͱʹʙউ͍ͯ͠Δ ߹উ͕ΑΓߴ͍ • ˞ʮീඦʯͷٞΛ͢Δʹ ѻ͍ͬͯΔใྔ͕গͳ͗͢Δ
ߟ
࣍ • എܠˍత • σʔλͷऔಘ • ػցֶशϞσϧͷ࡞ • ಛྔͷՃ
• ݁ˍࠓޙͷల
σʔλͷׂ
• ྗ໊࢜ • ʙͷউഊ • ऴྃ࣌ͷউͪ • ઍळָͷରઓྗ࢜ • ॴʢZZZZNNʣ
• ઍळָͷউഊʢతมʣ ಛྔɾతม
• -JHIU(#.ʢ,BHHMFͰఆ൪ʣ • ܾఆΛେྔʹ࡞Δྨث • ಛྔ͕গͳ͍ͷΛҙࣝͯ͠ɺϋΠ ύʔύϥϝʔλΛखಈͰௐͨ͠ ػցֶशΞϧΰϦζϜ
• $7είΞɺ"6$ • UFTUɺ"6$ "$$ $7UFTUͷྨੑೳ
࣍ • എܠˍత • σʔλͷऔಘ • ػցֶशϞσϧͷ࡞ • ಛྔͷՃ
• ݁ˍࠓޙͷల
• ྗ໊࢜ • ʙͷউഊ • ·Ͱͷউͪ • ରઓྗ࢜ͷ·Ͱͷউͪ • ઍळָͷରઓྗ࢜
• ॴʢZZZZNNʣ • ઍळָͷউഊʢతมʣ ಛྔɾతม
• $7είΞɺ"6$ • UFTUɺ"6$ ɺ"$$ $7UFTUͷྨੑೳ
• ʮ·Ͱͷ࿈উɾ࿈ഊʯ $7UFTUͷྨੑೳͱʹඍ૿ • ͦͷଞͷ࣌ܥྻಛΛ lUTGSFTIzͰ େྔʹੜʢݸऑʣ͠ݸ࠾༻ ˠ$7UFTUͷྨੑೳ͕վળͤͣ ૣʑʹߦ͖٧·Δɾɾɾ
IUUQTUTGSFTISFBEUIFEPDTJPFOMBUFTU
࣍ • എܠˍత • σʔλͷऔಘ • ػցֶशϞσϧͷ࡞ • ಛྔͷՃ
• ݁ˍࠓޙͷల
• ػցֶशΛ༻͍ͯɺେ૬ઍळָͷ উഊΛ༧ͨ͠ • -JHIU(#.ϕʔεͰಛྔΛ૿͠ ͍ͯ͘ํ๏ʹݶք͕͋Γͦ͏ • ˞ͦͦ͜ͷใͰ༧Ͱ͖Δ͔ ୭ʹ͔Βͳ͍
݁
• ผͷػցֶशϞσϧΛࢼ͢ • উͪෛ͚ͷʮʯͷྲྀΕΛ 3//ʹೖΕΔ͜ͱͰɺௐࢠͷΛ ଊ͑ΒΕΔʁ • ࣍ճҎ߱ɺ·ͨൃද͠·͢ ࠓޙͷల