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機械学習を使用して野球固有の質問に答える

2017年11月22日

野球のプレーの性質を考えると、怪我の大部分は非接触の事件で発生します。つまり、運動負荷を測定して制御する必要があることは、これらのタイプの怪我を減らすのに役立ちます。

これを念頭に置いて、Catapultの分析チームは、Catapultで取得した数千のデータポイントを活用する機械学習を実装しました。 OptimEye S5 端末。 Catapultは、プロのゲームやトレーニングからの生データとビデオを使用して、投球やバットスイングなどのアクティビティのボリュームと強度を定量化するスポーツ固有のアルゴリズムを開発することができました。

初期のテストでは、90%を超える精度が証明されており、機械学習機能により、より多くのデータが入力されることで改善が可能になります。

MLBの故障者リストの削減

での研究 American Journal of Orthopedics 故障者リスト(DL)の割り当て数とDL日数の合計が年々増加していることを示しています。 DLで負傷したプレーヤーの中で、投手はより一般的に負傷し、他のすべてのポジションと比較してDLに長く費やします。

Catapultの分析チームは、これらの酷使による怪我に最も一般的につながる動きを定量化することに着手しました。これらの動きの量と強度に関する客観的なデータを使用できると、開業医はトレーニングの負荷を制御できるようになるという理論があります。

野球アルゴリズムの作成

ピッチやバットスイングなどのイベントを定量化するために、教師あり機械学習アルゴリズムをトレーニングして、トレーニング中に収集されたピッチとバットスイングをOptimEyeS5デバイスからの読み取り値に一致させました。

具体的には、Catapultは、プロと大学の両方のさまざまな野球チームからのトレーニングセッションから収集されたデータに基づいて、ランダムフォレストアルゴリズムを構築しました。トレーニングデータには、数十人のプレーヤーとさまざまなポジションの6,000を超えるスロー、バットスイング、またはそのどちらでもないイベントの加速度計とジャイロスコープの読み取り値が含まれています。

爆発的なイベントを歩行などの他のイベントから分離するために、プレーヤーの負荷にしきい値が導入されました。これにより、アルゴリズムがゲームのようなスローとバットスイングのみを選択するようになります。

これらのイベントのそれぞれの周りで、カタパルトはイベントから2秒のウィンドウ内で3次元加速度計と3次元ジャイロスコープから得られた特徴を研究しました:1秒前と1秒後。機能の例には、加速度計とジャイロスコープの読み取り値の最大値、平均、および標準偏差が含まれます。

これらの各機能は、アルゴリズムのトレーニングセットを構築するために、対象のイベントと、スロー、バットスイング、またはどちらにも分類されないように入力されました。

結果と考察

多くのスローとバットスイングをカバーするために多数の例にさらされた後、アルゴリズムはトレーニングセッション中にスローとバットスイングを検出する際に90%を超える精度を達成することができました。優れた精度で検出されたスローには、次のものがあります。

  • ブルペン
  • マウンドからキャッチャーへのピッチング
  • ウォームアップ中に品質がスローされます
  • フィールディング中の長距離スロー
  • ケージ内またはバッティング練習中のスイング

控えめな見積もりは、アルゴリズムがゲームのように十分に難しいスローとスイング(つまり「高品質」のスローとバットスイング)をカウントするように設定されているという事実を反映しています。エラーのほとんどは、ルーチンの開始時のソフトスローによるもので、ソフトすぎてカウントできません。

トレーニングセッションをスイング、スロー、またはどちらにも分類した後、アルゴリズムは各バットのスイングとスローに関連する合計負荷を計算します。プレーヤーの平均負荷やこれらのアクティビティ間の平均時間、各スローまたはバットスイングのバンディングなど、さまざまな量をインターフェイスから取得できます。

カタパルトのピッチングとバットスイングの測定基準により、野球の開業医は、酷使による怪我につながる主要な動きの量と強度を制御し、専門家や大学のチームに毎年数百万ドルの費用をかけることができます。これらの指標には、実際の環境でのトレーニング効果の透明性を高めたいコーチのために、ピッチャーとバッターのトレーニング期間の将来を決定する機能があります。

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