Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
MLSA (Machine Learning and Data Mining for Spor...
Search
Keisuke Fujii
October 28, 2023
Technology
640
2
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
MLSA (Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics) 2023 参加報告
Sports Analyst Meetup #14 & JSAA Lab LT会 vol.3
Keisuke Fujii
October 28, 2023
More Decks by Keisuke Fujii
See All by Keisuke Fujii
MIRU 2026 チュートリアル
keisuke198619
1
1.2k
スポーツAIの民主化と発展:アカデミアの立場から
keisuke198619
1
320
2025/6/21 日本学術会議公開シンポジウム発表資料
keisuke198619
3
1.2k
2024/10/30 産総研AIセミナー発表資料
keisuke198619
2
730
集団スポーツの動きに関するデータ分析の概要と今後の展望
keisuke198619
1
510
最新のスポーツアナリティクス研究論文はどこで読めるか?
keisuke198619
1
460
Sports Analyst Meetup #13 (2022/11/26)
keisuke198619
1
1.1k
スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する
keisuke198619
1
1.5k
Sports Analyst Meetup #12 Keisuke Fujii
keisuke198619
1
1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
データエンジニアの困りごとをDevinと一緒に解消する
10xinc
2
860
Adaptive Warehouse を今すぐ導入すべき理由と迷ったときの判断基準
__allllllllez__
0
120
AIで仕事のやり方を変える
matsu7874
2
990
2026-09-11 【Snowflake World Tour Tokyo 2026】Snowflakeを起点に、AI Agentが自律稼働し続ける未来へ / Driving AI Agents with Snowflake
civitaspo
0
200
KPIだけでは評価できないプロダクトが考えるべき Evalsという第二の評価系 / Beyond KPIs: Evals as a Second Evaluation Framework for Products #PdEConf
aki_iinuma
4
3.8k
Jetpack Compose で挑む新聞紙面UI ─ 複合ジェスチャー・ポリゴン記事領域・適応的ページ構成という3つの壁/droidkaigi2026
nikkei_engineer_recruiting
0
240
Deploying a Full-Stack Bun-Native Framework on Cloudflare Workers
7nohe
0
110
AI活用の現在地、 ちゃんと見えてますか?/XPfest-2026
visional_engineering_and_design
0
170
Redmine 7.0で私が開発した新機能の狙いと背景
vividtone
1
110
動画配信アプリでの Engage SDK 導入 — TVer Android が Play ストアにコンテンツを届けるまで
techtver
PRO
0
150
生成AIのテナント制御とシャドーMCP対策 | AIを"止めずに"、情報を守る
yukun
0
130
OpenTelemetry eBPF Instrumentationの舞台裏 / Behind the Scenes of OpenTelemetry eBPF Instrumentation
ymotongpoo
1
280
Featured
See All Featured
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
19k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
340
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
770
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
57k
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.4k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
We Are The Robots
honzajavorek
0
350
Transcript
MLSA (Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics) 2023
参加報告 藤井 慶輔 名古屋大学 大学院情報学研究科 2023/10/28 Sports Analyst Meetup #14 & JSAA Lab LT会 vol.3
自己紹介:藤井 慶輔(ふじい けいすけ) 名古屋大学の教員 スポーツなどの複雑な運動を対 象とした機械学習などの 情報 技術について研究 2005-14 京大総人・人環 2014-17
名大保体(学振PD) 2017-19 理研AIP 2019-2021 名大情報(助教) 2021- 名大情報(准教授) 前回Spoana: Sports Analyst Meetup #13 (2022/11/26) (MLSA'22の採択論文を発表) 前回SARPキックオフ: 最新のスポーツアナリティクス研究論文はどこで読めるか? ホームページ: https://sites.google.com/view/keisuke198619jp/
最新のスポーツアナリティクス研究論文はどこで読めるか? SARPに整理されています https://jsaasarp.notion.site/Confe rences-and-Journals-e910239ba 3244e1d901bee230fca1caf MLSA (Machine Learning and Data
Mining for Sports Analytics)はここ→ スポーツアナリティクス /機械学習の論文はどこで読めるか?|note (MIT SSACが有名だが、MLSAも 歴史があり、より学術的な会議)
MLSA (Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics) 機械学習(ML)とデータマイニング(DM)の主要な国際会議(ECML-PKDD)で開催され
る、Sports AnalyticsのML-DM workshop (2023年で10回目) https://dtai.cs.kuleuven.be/events/MLSA23/schedule.php 2023はイタリア(トリノ) おおよそ6月投稿、9月発表のスケジュール
MLSA’23の スケジュール サッカー ホッケー サイクリング バスケ ハンド 10種目く らい ラグビー
卓球 セーリング 招待講演 (スポーツ全般) ※2023/10/20現在、 全論文はアクセス出来 ない... [論文は個人共有] [PDF] [PDF] [Youtube] [PDF] [PDF] https://dtai.cs.kuleuve n.be/events/MLSA23/ schedule.php 雑な全体メモ:
1. Pass Receiver and Outcome Prediction in Soccer Using Temporal
Graph Networks [Rahimian+23, MLSA] (a)RSPと(b)RPPは右のモデルで別々に学習 パスのdifficultyやcreativityを評価 選択は味方だけ考える 結果は相手選手も考慮する パスが出そうで、通りそうな選手は? (右の(a)と(b)の組合せ)
2. Exploring Table Tennis Analytics: Domination, Expected Score and Shot
Diversity [Calmet+23, MLSA] 色んなデータの属性(右)を 既存 の評価指標(下)に入れたい GitHub - centralelyon/table-tennis-analytics (まだ空) 得点期待値、支配度など(左)の計算に上記の情報を入れて 計算した
その他感想など • 前回はハイブリッドのオンライン側で、あっさり終わったが今回は充実 • 今回はcoffee break, lunch break, welcome receptionでしっかり話せた
◦ バスケのトラッキングデータは、 github/rajshah4しかないよね...みたいな話など • ただし日本から気軽に行けないので、情報共有したい ◦ 雑な全体メモを、以下に置きます ◦ https://docs.google.com/document/d/1BytPri9iYMnE6kqL34CEH65ifIGpa22bI3aQ-PON Acg/edit?usp=sharing • 普段は以下にあるような研究をしています ◦ スポーツ戦術をAIのデータ解析で評価する(セミナーのスライド) ◦ ホームページ: https://sites.google.com/view/keisuke198619jp/ • ご質問やご意見などありましたら以下にご連絡お願いします ◦ mail:
[email protected]
◦ X (twitter): @keisuke_fj