例からの学習による野球監督の先発選手決定問題
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概要
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近年、大規模なデータから計算機に自律的に学習や知識獲得を行わせる研究が盛んである。本稿では、エキスパートシステムの実用例の一つとして野球の監督を題材とし、例からの学習によってその実現を試みた。我々は野球の選手起用は、選手の守備・打撃・走塁の能力を考慮することによって行われると考え、それぞれの能力による選手個々人の「貢献度」を定義し、問題の定式化を行った。そして貢献度を予測する重回帰式を求め、野球シミュレータ上で実験を行った。その結果、我々の方法で先発選手を決定した監督は、ランダムに先発選手を決定する監督に対して57%の勝率を収めた。
- 1998-07-24
著者
-
乾 伸雄
東京農工大学
-
乾 信雄
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
小谷 善行
東京農工大
-
野瀬 隆
東京農工大 工
-
山口 陽三
東京農工大学大学院工学研究科電子情報工学専攻情報工学講座
-
インドルキア ビピン
東京農工大学工学部情報コミュニケーション工学科
-
インドルキア ビピン
東京農工大学 工学部 電子情報工学科
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