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 MLB》數據網預測陳偉殷明年拿8勝 大谷翔平扛31轟


雖然今年的世界大賽才剛結束,但已經有數據網站開始預測明年球季各個球員的成績,根據知名數據網站《FANGRAPHS》的「Steamer」預測系統顯示,目前效力於邁阿密馬林魚的台灣投手陳偉殷被評估明年將會是1名8勝11敗、防禦率4.35的投手,而旅日天才二刀流大谷翔平被預測會是名30轟等級的打者。

陳偉殷今年例行賽的成績是先發出賽26場,主投133.1局,拿下6勝12敗,4.79的防禦率,至於系統顯示,明年陳偉殷的成績先發出賽28場,主投157局,拿下8勝11敗,4.35的防禦率,雖然整體數據有些許進步,但「Steamer」預測的數據是以整年健康出賽為大前提,可是今年的陳偉殷直到4月底才投本季首場比賽。

通常1名投手,如果穩定出賽,整季應該會先發主投33場,甚至能負擔200局的投球任務,但「Steamer」預測陳偉殷明年只會比今年多出兩場出賽,這也表示明年教練團在讓陳偉殷出賽時會有所顧慮,主要的原因除了陳偉殷本季面對左打的表現相當理想之外,還有就是他在主場的投球成績甚至比今年塞揚獎候選人迪格隆(Jacob deGrom)不相上下,因此未來在征戰客場、或是面對右打居多的打線時,教練團可能會技術性讓陳偉殷延後出賽,這樣就會影響到他的出賽場數。

另外,「Steamer」也預測大谷翔平明年會達成生涯首次單季30轟的里程碑,以單季31轟、2成72打擊率、3成53上壘率和5成12長打率,90打點和12次盜壘成功結束明年賽季,雖然季後大谷選擇動「約翰湯米」手術(Tommy John) 手術,要到2020年才能重返投手丘,但大谷明年還是能以打者身分出賽。

至於林子偉與胡智為,「Steamer」都不看好他們明年能在大聯盟穩定出賽,林子偉被預測僅能出賽3場比賽,而胡智為則是被預測能出賽20場,完成20局的投球任務。

而今年美聯全壘打王前2名奧克蘭運動家的戴維斯(Khris Davis)跟波士頓紅襪的馬丁尼茲(J.D. Martinez),「Steamer」預估兩人能分別敲出39轟、38轟,而系統預測明年美聯的全壘打王會是紐約洋基史坦頓(Giancarlo Stanton)的41轟,另外同為條紋軍的「法官」賈吉(Aaron Judge)則是有36轟的成績。(推薦閱讀:MLB》兩屆塞揚強投克魯伯不再是非賣品 洋基是否上桌競標?!)

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 AI好神 化身世足賽軍師


工商時報【劉季清╱台北報導】

說到人工智慧的實際使用案例,多半人的印象或許仍停留在高科技業的應用場景上。不過SAS(美商賽仕電腦)亞太區人工智慧首席顧問Jason Loh,其實人工智慧觸角比想像得還要廣泛,連動物保育都能使用,甚至還化身為今年世足賽「軍師」,幫助隊伍分析敵隊的隊員的戰法。

AI人工智慧能怎麼玩?Jason Loh直言「應用太多了!」,他表示,SAS目前幫各行各業做AI應用,「每一個案子都是全新的,沒有前例可循。」舉例來說,SAS曾與一家日本維修飛機的廠商合作,該廠商過去為了要維護現場安全,在現場架設攝錄影機監控,但因為畫面太多,用人力根本看不完,後來便改用音響,並建立數據模型去分析現場是否有異於平常的聲音。這樣一來,就算現場沒有人值班監看畫面,也可以24小時全程掌握現場狀況。

除了工廠以外,在森林以及野外,也能看見AI應用的身影。過去動物保護工作都是由專業人員攜帶著各種探測儀器,趴在草叢中,遠遠地觀察野生動物以推測其生存現狀,或是在動物的身上戴上無線電項圈。不過傳統的方法並不有效,因動物蹤跡難捉摸,後者也可能對動物造成直接傷害,更讓保育專家冒極大的生命危險。

為解決問題,非營利組織WildTrack藉由SAS的技術開發「足跡識別技術」,在非洲收集獵豹以及美洲豹留在地上的腳印,將其建立為圖像資料庫,並訓練演算法來判斷哪些腳印屬於哪種動物,以及在該區域內的物種數量、性別、年齡等訊息,目前WildTrack已為15種物種開發不同的演算法,並以此確實落實保育計畫。

至於目前正火熱的世足賽中,AI也扮演了球隊潛在致勝的關鍵。SAS與荷蘭足球數據公司SciSports合作,在球場周邊架設多台攝影機,隨時紀錄場上所有動作,並透過3D影像分析與機器學習技術,即時分析每個球員進球的方位、精準度、傳球速度、跳躍高度、起腳距離等資訊,藉此預測球員的潛力價值。

今年世足賽中,SciSports也與比利時隊合作,目前SciSports已完成世界盃所有參賽球員上億次傳球的數據分析,並派出旗下三位分析師隨隊征戰,並在每一場賽前分析敵隊優劣勢。目前比利時隊以3:0完勝巴拿馬,取下比利時今年世足賽的第一場勝利,接下來是否還能一路贏到底?考驗的正是AI軍師的分析能力了!









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