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J-GLOBAL ID：201302284988762434   整理番号：13A0783010

MLB詳細スコアデータから学習した試合構成要素群間の確率的因果構造に基づく野球投手の投球戦術推定

Pitching tactics estimation based on probabilistic causal structure among game components learned from the MLB detailed score data

著者 (2件)： 上原司 (東京都市大 大学院工学研究科) ,  荒井秀一 (東京都市大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 112  号： 477(AI2012 41-52)  ページ： 43-48  発行年： 2013年03月04日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 野球投手に利得のある有効戦術は複雑系のため決定論的因果構造が見出せず,戦術決定のモデル化は困難である。本稿では,ベイジアンネットにより試合構成要素群間の確率的因果構造をMLB詳細スコアデータから学習することで,投球戦術を決定するモデルを提案する。学習データ数を増加させるために選手特徴量を定義し,選手間の距離を計算した。そして類似選手距離を変化させ,投球戦術推定を行い推定結果を比較し最適な学習データ数を決定した。構築した投球戦術決定モデル上で実際の試合状況に対して推定を行い,推定結果について考察した。さらに様々な状況を入力し投球戦術推定を行うことで投球戦術についての知識発見を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： *データマイニング ,  *複合系 ,  野球 ,  *確率モデル ,  *Bayes推定 ,  モデリング ,  因果律 ,  有向グラフ ,  特徴抽出 ,  機械学習
準シソーラス用語： 複雑系 ,  Bayesネットワーク ,  有向非循環グラフ ,  特徴量 ,  学習データ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (10件)： スコア ,  学習 ,  試合 ,  構成要素 ,  確率 ,  野球 ,  投手 ,  投球 ,  戦術 ,  推定