Lean Baseball

No Engineering, No Baseball.

機械学習

野球AIが選ぶTOKYO 2020侍JAPAN24名 - 機械学習で忖度無く選んでみた.

※【注意】あくまでもお遊びです, 冗談半分で読んでください! 「野生の野球データサイエンティスト」です. 本日ついにTOKYO2020侍ジャパン, 24名の内定選手が発表となりました. www.japan-baseball.jp 24名の選出って難しいですよね...中の方は色々ご苦労と…

「仕事ではじめる機械学習 第2版」を読んで思った「ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティスト, ML Ops」のこと

このエントリーのテーマです このエントリーは, 「仕事ではじめる機械学習 第2版」出版お祝いのエントリーとなります. 仕事ではじめる機械学習 第2版作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝オライリージャパンAmazon 私自身, 第1版登場の2018年頃*1から「機械学習…

日本シリーズの途中ですが, チームの主砲は契約期間中に何本ホームランを打つか?AIに聞いてみました.

誰のことかは本文に答えが! かなり久しぶりに日本プロ野球のネタやってみました⚾️ 今年の野球も残すところは日本シリーズと(一番大好きな)ストーブリーグになりました. その日本シリーズですが, news.yahoo.co.jp 訓練された日ハム(パ・リーグ)ファンの…

データエンジニアの私が機械学習・データサイエンスでオススメしたいスキルマップと本まとめ - 2020年版

要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞…

野球ではじめる機械学習 - 特徴量エンジニアリングとPython, Rを用いた成績予測

本日のPyCon JP 2020にてお話しました以下の発表に関する補足・解説ブログとなります. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり このエントリーではスライドのスクショとともに, 参考資料 細かすぎて…

「PythonユーザーのためのJupyter実践入門」はPythonとデータサイエンスをする人の入り口だ

待望のJupyter本, 改訂版来ました! Pythonでデータサイエンスとエンジニアリングするマンとしてかなり待望していた「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 改訂版」がついに来ました.*1 改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門作者:池内 孝啓,片…

機械学習を使った野球データサイエンス - 打者・大谷翔平選手の20代をシュッと占ってみた

やったことは非常にシンプルでして. 大谷翔平選手の26〜29歳(2020〜2024年)までの打撃成績を, 一般的な打撃成績データ(安打, 本塁打, 三振etc...)を使った機械学習でそれっぽく出してみました 大谷翔平さんはやっぱ凄い(詳細はこの後で) まだまだ改良…

未来のダルビッシュ有を探してみよう! - 機械学習を用いてダルさんっぽい有望株を探してみた

プロ野球が開幕し, メジャーリーグの開幕もほぼ決まり野球好きの私達に日常が徐々に戻ってきて喜びを感じている今日このごろ. 私と言えばプロ野球をガッツリ楽しみながら野球データサイエンスに勤しんでいますがこんな感じで新作ができたのでちょこっとお披…

Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために

毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです! プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, * 初心者向けの書籍・学び方 * 仕事にする方(…

データサイエンス・機械学習をやるためのエンジニアな本まとめ - 2019年版

ここ1〜2年くらいで、業務やプライベートのデータ分析・データサイエンスで参考にした本(と一部本じゃないもの)をまとめてみました(注:もちろん全部読んでいます).