おじさんテニス 健康維持のためのおじさんテニス

前回の記事

前記事ではニューラルネットワークに関して触れてきました。この手法は
けっこう優れものです。大学在籍時に、｢ニュラーラルネットワークを用いた
落石の予測｣を研究テーマとしていました。均一な土壌において、衝撃波から
の位置予測は簡単に解析できますが、不均一な自然界においては数式を
当てはめることは困難です。しかしながらニューラルネットワークを用いると
衝撃地点の解析が出来る可能性が高いのです。

科学って素晴らしい。さて前回の続きをはじめます。

前回に、数式で表せない事象についてあらかじめ正解のある入力とそれに
対する出力を学習することにより、数式化していくことを説明しました。この
学習をするにあたり、学習に偏りを持たせない必要性があります。



テニスにおける数式があると仮定します。これを立体化させたものが上の
山みたいなものと考えます。

比較的平坦な部分にプロットした緑色の円と起伏が激しくなっている部分も
含める黄色の円のふたつがあります。緑色の円の部分にあたる入力と出力
だけを繰り返し学習しても、起伏が激しい部分の予測はできるようになりません。
広範囲にわたる黄色の円の部分までを学習することによって、本来の数式に
近いものが予測できるようになります。

テニスに置き換えると、打ちやすい球や良いコンディション、決まった練習
相手と繰り返し練習しても予測能力は向上しません。色々な状況を偏りなく
学習することによってテニスそのものの数式を学習していくことができます。

練習ではとても上手ですが試合になると強くないプレイヤーがいます。これは
学習過程の偏りが影響しているのではないかと私は考えています。

話は少し飛びますが、イチロー選手はよく背面キャッチやフェンスを駆け上がる
練習などを行っています。いざそのような場面になった時のために練習している
と語っていたのを聞いたことがあります。万が一に備える練習の意味合いが大きい
のかもしれませんが、そのような練習をすることが野球そのものの数式を理解する
ことになり、通常のプロには不可能なプレーを可能にしている一端だと思います。

「勘」も科学的に捉えれば、向上させることは可能です。みなさん試合に
強いプレイヤーを目指してみましょう。