[Tom的代表性言論]
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棒球球員的守備能力這件事很玄妙,他不像打擊數據一樣清楚易懂,安打、全壘打、保送、三振,每個play都能清楚辨別。
守備有太多的隱性因素參雜在其中,有佈陣的差異、有隊友的協作、也有對手的影響。
對內行的棒球從業人員來說,要看球員的守備能力好不好,當然不是看精彩畫面剪輯。當然是看守備的觀念好不好、基本的動作是否紮實,以及更精神層面的拼搏鬥志、專注力等等。
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但對一般看球的大眾來說,看不到這麼細,也沒必要看這麼細。古早網路上沒有太多進階數據、甚至沒有太多影片剪輯時,大多數人評斷一個球員的守備能力好不好,可能是靠每天電視的好球帶剪輯,或者看媒體記者的報導。
但是棒球就巧妙在這,同樣一個三遊防線穿越的平飛球,給守備能力優秀的游擊手來接,輕鬆接下。
在媒體轉播上可能會是:「這球打者運氣不好,打出強勁的平飛球,結果去找手套了。」;但實際上,這球其實是「守備者早就站好定位預作準備,人在那裡等球」。
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若給守備範圍小、基本動作也不好的球員呢?因為他範圍小,判斷慢,也沒有對打者習性做好準備,所以必須用飛撲的方式才有機會救到這一球;但在媒體報導上看起來會變成:「這球打擊出去,丁特迅速往三壘方向一撲,一個精彩的美技把球接了下來,Nice play!」
同樣類型的平飛球,一個賽季可能有20次,前面那位好球員平實、毫無亮點的接下了8成,為球隊守下了十幾分,另外2成真的落點太巧妙,無法守下;後面那位球員可能就只接下了這一次,其他全部都穿越過去了,但是接下來的這次,是標準的十大好球,網路瘋傳。
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近幾年的棒球界,大家已經不再讚賞後面那種類型的球員,畢竟美技跟分數相比,球隊要獲勝還是得靠分數。也因此,各球團、自由市場、球探們,都有一套完整的評價系統,能夠尋找出前者那種球員,因為他們雖然沒辦法天天上十大好球,但對球隊的幫助是巨大的。
棒球界外的其他各界比較讚賞哪一種球員,我就不那麼清楚了。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
棒球 打擊數據 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 的最佳貼文
人工智慧時代,一個自我實現的預言 (中)
上回我們講到現在的人工智慧,最重要的價值就是越來越能提供廉價且準確的「預測」。在《AI經濟的策略思維》一書中,作者強調:預測就是情報,是以已經掌握的資訊,來創造還未掌握的資訊,填補缺失的環節,而這就是人類智慧的關鍵。
想像一下,你現在回到幾十萬年前,成為智人的老祖宗,你一個人直立行走在草叢中,突然看見不遠處有一叢草枝擺的幅度比較大,在這一瞬間,你馬上判斷這搖擺的方式不是風吹,而是動物在動,甚至還判斷出動物的大小跟可能是什麼動物,於是要嘛你拔腿就跑,要嘛找尋周遭有無石頭好防身,代表你已經藉由察覺環境中出現的模式,推斷出草叢後可能的危險。
但要是你這位老祖宗看到這樣的情形,卻待在原地思考要用什麼科學方法來調查草叢搖擺的原因,甚至滿懷好奇心地撥開草叢,想直接目睹,你極有可能成了猛獸的餐點,沒機會把你那充滿好奇的基因跟思維方式傳下來。
雖然這樣的預測其實就是腦補,而且我們都知道到了現在,我們這種腦補的 #捷思 已經成了一個大問題,讓我們很容易被有心人刻意產出、安排的資訊陷阱(例如假新聞)給矇騙,但我們還是得感謝我們的老祖宗愛腦補,不然也輪不到我們現在擔心這些問題,早就被淘汰了。
在機器學習出現之前,我們主要是用統計方法中的多變數迴歸分析 (multivariate regression) 來有效率地降低預測錯誤。這種方式可以在數據比較少,而且可以判斷 #大概是哪些條件對預測有幫助 的時候。
什麼是迴歸分析:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%BF%B4%E6%AD%B8%E5%88%86%E6%9E%90
多元線性回歸分析預測法
https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E6%9E%90%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95
例如,假設我們要預測一家電信公司的 #顧客流失率,你覺得要注意哪些條件呢?一個最主要的觀察重點,就是用戶用 #手機上網的時間跟消耗的流量,畢竟如果他們都沒在用,就可能會把帳戶停了。
但機器學習就不是這樣子,不需要跟迴歸分析一樣,先確定條件,而是讓機器自己從大量資料中辨識出特徵或模式,例如同樣要預估電信公司的顧客流失率,你就可以建立模型,然後把每分鐘的通話、簡訊或上網紀錄、帳單金額、準時付款與否、甚至每天數百萬使用者的地點等各種資料都交給人工智慧去學習、並找出模式。變數可能有好幾千個。
例如你可能會發現,在每個月前幾天就花很多時間講電話的顧客,比起帳單金額高,但都在每個月最後幾天講電話的人,比較不會流失。或是在每天 9-17 點常用電話的人,比起少用電話的人,更容易流失。這些都很難一開始就預測到,但機器學習可以透過 #資料探勘 (Data mining),找到從我們眼角溜過的那些蛛絲馬跡。
有了好的預測,會大大的影響決策。就像上篇中的一張圖表示的。舉例來說,棒球教練會根據對方打者的擊球模式、過往的打擊數據(也就是 #輸入)判斷這個打者可能會打出安打,或是內野滾地球被接殺,這就是 #預測。
接著教練得做出怎麼安排野手的守備位置比較好的 #判斷。
如果往外野退,但打者打出內野犧牲打、讓隊友盜壘怎麼辦,如果往內野縮,那就可能會讓外野安打失分更多,又該怎麼辦?權衡之後,教練就得發出指令,這就是 #行動。
接著就是看打者到底會被三振、還是擊出安打、還是被接殺...最後的結果也將以 #數據化的形式,成為訓練預測跟判斷的 #資料。
同樣的,醫生會根據我們的症狀找出模式,來對症下藥。股市交易員會針對指數的升降,找出模式,然後加以預判,看是要買進或賣出。
我們也會根據走路姿態,甚至腳步聲,認出從走廊走過來的是誰,決定要不要跳出來嚇她(誤)或跟咬著吐司與她互撞來交換靈魂(無誤)。
我們人類所做的事情都跟預測有關,但也都不只是預測,因此各位可以想想,如何「拆解」一件事情,變成很多個細節小任務,然後去想:這許多小任務中,有哪些其實就是在「預測」?那麼,如果要讓人工智慧來代替這個預測的環節,我們需要哪些資料來訓練呢?
相較於人類的預測,機器的預測可以規模化,每次預測的單位成本會越來越低,而且速度將漸漸比人類更快、更好。這是很有競爭力的一點。但有兩個挑戰:
第一:就目前以及可預見的近未來來看,人類的認知模式還是比人工智慧更能了解真實世界的運作,我們的感官跟大腦讓我們能夠用很少量的數據就做出預測。所以,在非典型事件、資料量較少的情況下,人類預測的正確率還是遠超過機器預測的。
第二:雖然預測的成本低了,但判斷跟行動的代價還是很高,這時候最好的方式就是結合人類跟機器。並且讓機器去學習「#人類在這種情況下會怎麼做?」
舉例來說,現在 Google 等公司提供的翻譯就是一種預測,他們透過深度學習,對一篇英文文章提出機器所能得出的中文版本,通常會提出好幾個版本讓我們去挑選,我們可以省下一個字一個字自己去全文翻譯,或是請人翻譯。
如果機器預測的品質,也就是翻譯的結果太差,我們就會放棄。但如果品質不錯,我們挑了一個版本之後,可以自己簡單調整修飾,看是要改成口語一點還是嚴謹一點,就可以省下不少時間。透過人與機器的搭配,決策跟行動都可以更有效率。
自駕車也是一樣。除了讓電腦不斷提升辨識路況、號誌、各種物件、各類訊號的精準度以外,先當個副駕駛,學會人到底是怎麼開車的、在不同的情況下會怎麼做,其實更是關鍵。
在我想好下篇該寫什麼之前,大家不妨可以分享一下你的看法:你在日常生活中已經感受到哪些「預測平價化」帶來的改變呢?
上集請見:
Medium https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0
FB:
https://www.facebook.com/noodleswithturtle/posts/570211210140916
再推薦一次好書:
《AI經濟的策略思維》
https://www.books.com.tw/products/0010803316
想上我跟洪智傑老師開的的 AI 入門課,請到這裡:
https://panschool.asia/product/人工智慧必修課
棒球 打擊數據 在 林言熹觀點 Facebook 的最讚貼文
下半季球季開始,眼尖的富邦球迷可能注意到,內野環狀屏LED有點不一樣,在一壘和三壘側環狀屏LED多了一些資訊,提供打者的打擊三圍、即時好壞球和比賽狀況。
在3月27日富邦悍將正式啟用新莊球場的第一場比賽,習慣全場走透透的我跑了一趟外野,剛巧遇到認識的大專一般組球員在外野看球,可惜因為他們坐右外野,剛好被中外野的大黑幕擋住LED計分版,無法知道目前比數與好壞球,而新莊棒球場計分版目前的內容也無法得知上場打者的打擊數據,比賽結束後就告知悍將球團,詢問可能的解決辦法,還記得當時球團表達收到類似球迷反應,但因為系統關係沒辦法立即處理,程式連動需要時間,會想辦法改善。
上週因為富邦生力軍記者會跑一趟悍將主場,從球團中得知系統經調整後將於下半季的比賽正式啟用,也特別拍下這些照片。
球迷的反應,對球團而言可以有許多不同的處理方式,為了將資訊提供給球迷,也花了一筆不小的經費,但願意聆聽且付諸行動值得肯定。
悍將主場持續進化中,有機會去新莊棒球場走走,看看還有什麼新鮮事吧?!?
#Baseballwalker
#新莊棒球場
#Fubon Guardians 富邦悍將棒球隊