AI 시대의 수비지표 2편 – 수비 데이터셋과 크라우드소싱
AI 시대의 수비지표 2편 – 수비 데이터셋과 크라우드소싱댓글 없음
< 일러스트 = 야구공작소 이동헌 > AI 시대의 수비지표 1편 – OAA 데이터 구하기 # 서론 : 우리는 몇 개의 데이터를 만들어야 할까? 지난 칼럼에서 우리는 수비 동작 분석에 대하여 데이터를 쌓을 필요성을 이야기했다. 수비수의 관절 위치, 이동 궤적, 글러브를 뻗는 타이밍 같은 동작 정보. 그리고 “첫 스텝 방향이 적절했는가“, “송구 자세가 효율적이었는가” 같은 평가…
AI 시대의 수비지표 2편 – 수비 데이터셋과 크라우드소싱
AI 시대의 수비지표 1편 – OAA 데이터 구하기
< 일러스트 = 야구공작소 이재성 > # 서론 : 수비 지표는 왜 어려운가 야구에서 수비는 오랫동안 객관적 평가가 어려운 영역이었다. 수비율은 가장 오래된 수비 지표다. 자살과 보살의 합을 전체 수비 기회로 나눈 단순한 계산식. 하지만 한계는 명확했다. 느린 선수가 공을 못 잡아도 실책이 아니니, 수비 범위가 좁아도 높은 수비율을 기록할 수 있었다. 레인지 팩터(RF)는 이…
![[야구공작소 인포그래픽] 지고 있다가도 끝내 이기고야 마는 팀엔 승리의 DNA가 있다?!
왠지 질 것 같지 않은 우리 팀, 단순히 팬심만은 아니었습니다.
현시점 1위 kt wiz가 강력한 승리의 DNA를 뽐내며
가장 많은 역전승과 가장 적은 역전패를 동시에 기록한 가운데,
가을야구로 향하는 최종 5강팀에 이 승리의 DNA가 작용할까요?](https://yagongso.com/wp-content/plugins/instagram-feed/img/placeholder.png)