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COLUMN
連載コラム

2015.11.06

データサイエンスに関するTEDトーク(その2)

バスケットボールの試合における選手一人一人を動く点としてデータを記録し、
機械学習によって選手の複雑な動きを抽出できるようになったという話。

The Math Behind Basketball’s Wildest Moves | Rajiv Maheswaran
(https://www.ted.com/talks/rajiv_maheswaran_the_math_behind_basketball_s_wildest_moves)

 

ピック&ロールやスクリーンプレーなどの動きは複雑すぎて、アルゴリズムに
よって抽出することは困難です。

 

しかしRajiv Maheswaranは時空間パターン認識の手法を用い、試合の状況や
選手の位置・動きを総合的に判断して、様々なバリエーションのあるピック
アンドロールであっても、どれがその動きでどれが違うのかを見分けること
ができるソフトを開発しました。

 

NBAのほとんどすべてのチームが、このソフトを導入しているそうです。

 

立っている位置、ゴールとの角度、ディフェンスの配置などからどのような
シュートが放たれるかの予測モデルを構築し、そのシュートの成功率や
リバウンド率を算出。そしてどの選手がどのくらいの難易度のシュートを
何%の確率で成功させるかまで分かってしまいます。

 

選手の動きをシミュレーションした近未来感のある動画も印象的なトークでした。

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