著者紹介
Marco Wen
Marco WenはMysports.AIのデータエンジニア兼アルゴリズムエンジニアで、NBAとMLBの予測モデル開発を担当しています。業務範囲はデータクレンジング、特徴量エンジニアリング、モデル学習、検証、モニタリングに及びます。確率と統計の手法でモデルを構築し、主にモデルの安定性、データ品質、予測誤差を検証するとともに、モデルの算出値と市場データの差異を識別します。モデル出力は情報提供のみを目的とし、ベットの推奨や収益の約束を構成するものではありません。
専門分野
NBAとMLBモデルのデータパイプライン
両リーグのデータ取得からクレンジング、格納までのパイプラインを構築し、モデル学習と日々の予測が一貫性のあるトレース可能なデータを使用するようにしています。
特徴量エンジニアリングとモデル学習
試合のペース、攻守効率、負傷者、日程などの情報をモデルが利用できる特徴量へ変換し、モデルの学習、バージョン管理、更新を担当します。
検証、モニタリング、誤差検証
バックテストと日次の実績記録でモデルのパフォーマンスを検証し、予測誤差とデータ品質を追跡します。モデルのバージョンと成績はAIモデルの実績ページで公開しています。
仕事の進め方
モデル生成プロセス
NBAモデルのアーキテクチャ、特徴量、検証方法は「NBA AI予測モデル解説」と「AIアルゴリズム解説」の2ページで公開済みのため、本ページでは繰り返しません。
市場情報に基づく更新
モデルはラインとオッズの変動に応じて再計算し、負傷情報などの試合前情報を更新に反映します。例えば主力選手の欠場が確定した場合、該当試合のリスクを再評価します。
部門横断の協働とコンテンツの責任
Marco Wenはアナリストおよびコンテンツチームと協働し、ページに表示されるモデル出力が実際の計算結果と一致していることを確認します。担当はモデル開発とデータエンジニアリングであり、ベットの推奨は行いません。関連ページの文章はMysports.AIのデータサイエンスチームが執筆しています。
コンテンツの責任と開示
本ページの著者が担当するのはデータ分析とモデル関連の業務です。すべてのコンテンツは情報提供および娯楽目的のみであり、ベットの推奨や収益の約束を構成するものではありません。モデルの各推奨と結果は予想履歴で公開しており、的中・不的中ともに記録として残しています。