メジャーリーグを見ていると、Google Cloud提供のStatcastというデータを使った解析がよく行われている。Statcastは、MLBの試合中に選手やボールの動きを追跡するためのシステムで、打球速度や打球角度、投球速度などの様々なデータを収集しているらしい。
そしてStatcastのデータはBaseball Savantというサイトで全世界に公開されている。
データ分析を生業にするものとして、そして一野球ファンとして、ぜひともこのデータを触ってみたいと思い、Pythonのpybaseballというライブラリを使ってStatcastのデータを取得・可視化を行ってみた。
内容としてはほとんどpybaseballの使い方みたいな感じではある。
最近博士時代の研究がarxivに投稿された。ガウス過程回帰を使ってモデル方程式を学習するという内容である。
当時はgpflowを使っての実装を色々と行っていた記憶だが、これは名前の通りTensorflowをベースとしたガウス過程ライブラリである。
ただ、最近自分自身Pytorchを使った実装をすることが多くなってきて、Pytorchをベースとしたガウス過程ライブラリであるgpytorchを使ってみたくなった。とりあえずチュートリアルを見ながらな同じことをしてみたので備忘録的にまとめてみる。なので新しいことは何もない。
torchにはデフォルトでスプライン補間の実装がないなあと思い、自分で実装してみることにした。 正直こういったものは今だとLLMが勝手に実装を済ませてくれるものではある気がするので、どれくらい理論まで把握しておくべきかは悩ましいところではある。ただスプライン補間は基本的な数値計算の手法であるし、自分で実装してみることで理解を深めることが出来るので、一度はやってみるのも悪くはないかな、といったところ。 しょっぱなでtorchの話を書いたが、この記事ではnumpyとscipyのみを使ってスプライン補間を実装することにする。