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J-GLOBAL ID：202202245794983942   整理番号：22A1154787

チームスポーツにおけるAthletesの評価と比較のための機械学習の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Machine Learning to Assess and Compare Athletes in Team Sports

著者 (1件)： Zimmermann Albrecht (Normandie University Caen, Caen, France)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1426  ページ： 13-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習技術(ML)を用いて行動を評価し(そのプレーヤーから導出)品質は,専門家ベースの評価に対する最近の有望な代替法である。これらのアプローチに対する大きな課題は,データ取得,データ変換,および強化から成り,それは,しばしば,質問におけるスポーツの徹底的な知識を必要とするだけでなく,ML技術が最終モデリングだけでなく,データ準備のためによく適しているかを理解することである。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 技術 ,  スポーツ ,  データ変換 ,  モデリング ,  データ収集 ,  チーム ,  *機械学習
準シソーラス用語： プレイヤ ,  データ準備 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： スポーツ解析学 ,  プレーヤ評価 ,  機械学習

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： チーム ,  スポーツ ,  評価 ,  機械学習