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Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 | Amazon Web Services

 ファンに沢山の新しい展開を見せてくれた爽快なレギュラーシーズンが終わり、2019 年のメジャーリーグベースボール (MLB) ポストシーズンがやってきました。MLB とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、MLB ゲームで盗塁成功確率、シフトの影響、およびピッチャーの類似点マッチアップ分析の 3 つの新しいリアルタイムの機械学習 (ML) スタッツを開発して実現するためにチームアップしました。これらの機能は、莫大な量の野球データを収集し、ファンが野球の試合を楽しむあらゆる面において、より多くの洞察、見解、および背景を提供するための MLB の最新鋭テクノロジー、Statcast Ai を通じて、ファンが野球をより深く理解できるようにしてくれます。 この記事では、ゲームへの深い洞察をファンに提供することにおいて機械学習が担う役割について見ていきます。また、これらの洞察の裏にある Amazon SageMaker でのトレーニングとデプロイメントプロセスを表すコードスニペットも提供します。 機械学習が二塁盗塁 盗塁成功確率は、ピッチャーと盗塁ランナー間におけるいたちごっこへの視聴者の理解に新たな奥...

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Suzuki Yutaro

一人会社の代表社員

5ヶ月前
こういうのが視覚的に確認できるのは個人的には結構好きです
島田 恭輔

フリーランスエンジニア

5ヶ月前
メジャーリーグとアマゾンのコラボか。面白いですね。
それにしてもパワプロの世界観みたいというか、ますます選手ひとりひとりが商品みたいな感覚が強まる感じがする。人の可能性を数値化して面白がるのか。選手たちはどんな気持ちなんだろう。
horie shinji

5ヶ月前
こういう「何が変わるか」という記事すごく好きです!
大事なのはわかるんだけど正直数字の羅列を見せられてもテンション上がらないんですよね。。

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