###前提
初めまして。
簡単な機械学習を勉強しているところです。
概念的な質問で申し訳ないのですが、機械学習には(というよりも初歩のニューラルネットワークを用いた学習については)、数値でのインプットが必須であると理解しています。
ここで疑問があります。
###疑問点
仮の話ですが
例えば、過去の野球の結果を学習データとして、次回の試合の予測をしたい。もしくはリーグ優勝のチームを予測させてみたい。
というような考えを持っていたとします。
その中で、巨人キラーとして有名だった「土肥義弘」選手が登板するかどうかで結果に影響があるものであります。
このように、オーダーである選手であったり、対戦チームであったり、もっと言えば、ホームかどうかで勝率が変わってきたりするものであると思います。
このような、数値では表せない個々の特性というものは、どのように表現するのでしょうか。
選手の成績から、能力値みたいなものを導き出せて、それをインプットとして使うとしても、対巨人戦だけ数値が跳ね上がるという仕掛けが作りにくいのではないかと考えています。
そもそも、それも経験則として知っているだけで、実際は学習の結果としてコンピュータに反映させてほしいところだと思っています。
さらにいうと、能力値を自力で算出することができれば、機械学習を使うまでもないのかな、とも思います。
今、勉強してきた内容は
・座標を入力して、どこの地域に該当するかを判別する
・過去の株価を学習値として、入力された株価の流れから次を予測する
など、数値直結のものばかりでした。
人やチームのパフォーマンスを数値化する方法はどのように行っているのでしょうか。
また、そもそも考え方が違う、という可能性があることも覚悟しておりますので、その場合はどう違うか教えていただければ幸いです。
わかりにくい話で申し訳ありませんが、宜しくお願いいたします。
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2018/01/24 23:01