勉強は得意だけどスポーツや人付き合いが苦手なタイプの人は「意識ですべてを制御しようとしすぎ」てるのかも
shinshinohara @ShinShinohara 学校の勉強はまあまあ得意（あるいはものすごく得意）だが、スポーツが苦手、人付き合いも苦手、というタイプの人が結構いる。マジメで不器用なタイプ。こうした人はなぜ不器用なのだろう？ずっと観察してきた結果、「意識ですべてを制御しようとし過ぎ」ではないかということに気がついた。 2021-01-02 08:09:18 shinshinohara @ShinShinohara こうした不器用タイプの人たちを見事に指導する人がいる。「新インナーゲーム」の著者。テニスの壁打ちがとても下手な生徒がいた。ボールを打つと、強すぎて打ち返せなかったり、今度は弱すぎて跳ね返ってこなくなり。 著者は次のように声をかけた。 「ポン、ポン、ボーン」 2021-01-02 08:13:33 shinshinohara @ShinShinohara 壁に当たって「ポ
coding for sports analytics: resources to get started | brendan kent
These days, if you want to work in sports analytics, you need to know how to code. There's really no way around it. And while that can be scary for someone who's never written a line of code before, it's not as daunting as it seems. The reality is that there are a variety of excellent (often free!) resources for learning how to code. Some of them are very general, some are focused on a specific pr
リングフィットで膝を痛める人は『筋トレのための筋肉がない』筋肉ある人によるコツ伝授「リハビリメニューおいときますね」
pecca @peccadillesx リングフィットで膝痛めるの、スクワットが原因だと思うので色々調べていたのだが、そもそも膝関節痛めやすい人は筋力不足の可能性が高く、そこにアドレスするスクワットだが、正しくスクワットするだけの筋力がないことが痛みの原因に、、という感じで服を買いに行く服がない案件だった
野球で送りバントが減らないのはなぜか 認知科学研究者が分析する送りバントをする心理学的理由
Sports Analyst Meetupは、現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方の情報共有イベント。ここでは認知科学研究者のなういず氏が、時間割引の視点からどうしてバントは減らないのか、心理学的アプローチから解説しました。 どうして送りバントは減らないのか？ なういず氏（以下、なういず）：『どうして送りバントをやめられないのか』というタイトルで発表いたします。なういずと申します。よろしくお願いします。 初めましての方もいると思いますので、最初に簡単に自己紹介させてください。私、なういずというハンドルネームで活動しています。Twitterは@nowism_sportsでやっていますのでフォローしてもらえると嬉しいです。サッカーは柏レイソルを、野球は巨人を応援しています。 普段は東京大学の大学院で認知科学を研究しています。研究の中では人間の非合理的な意思決定というものに興味があ
Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker を使用したメジャーリーグベースボールでの新しいスタッツの計算 ファンに沢山の新しい展開を見せてくれた爽快なレギュラーシーズンが終わり、2019 年のメジャーリーグベースボール (MLB) ポストシーズンがやってきました。MLB とアマゾン ウェブ サービス (AWS) は、MLB ゲームで盗塁成功確率、シフトの影響、およびピッチャーの類似点マッチアップ分析の 3 つの新しいリアルタイムの機械学習 (ML) スタッツを開発して実現するためにチームアップしました。これらの機能は、莫大な量の野球データを収集し、ファンが野球の試合を楽しむあらゆる面において、より多くの洞察、見解、および背景を提供するための MLB の最新鋭テクノロジー、Statcast Ai を通じて、ファンが野球をより深く理解できるようにしてく
Pythonでスポーツ動作分析（野球・ピッチング編） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonを使って、スポーツの動作を可視化していきたたいと思います。 前回はOpenPoseを使ったバッティングフォーム解析をやりました。 今回は、ピッチングの動作解析です。前回と同じOpenPoseに加えて、OpenCV、Pandasを使って動作を可視化してきたいと思います。 動作分析内容 骨格検出 軌道（手首）の可視化 角度変化（肩・肘・腰）の可視化 環境 撮影カメラ 自分のスマホ（HTC U11） 解析環境 windows10 home（64bit/CPU） Google Colaboratory（python3/CP
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