hr.llcitycouncil.org
Inovacija

Ovaj novi algoritam uklanja nagađanja iz sporta

Ovaj novi algoritam uklanja nagađanja iz sporta


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.


Algoritmi za sportsku analizu nisu rijetkost. Koristili su se za kategorizaciju podataka o igračima, usporedbu mjernih podataka izvedbe, pa čak i predviđanje učinkovitih ligaških trgovina. Međutim, nitko nije uspješno procijenio protivnike poput ovog novog algoritma.

[Izvor slike:Pixabay]

Ovaj novi algoritam dubinskog učenja tvrtke Disney Research, kalifornijskog Instituta za tehnologiju i sportske grupe podataka STATS, pruža trenerima prednost u nadmetanju. Metoda uzima podatke o igrama na pozicijama igrača i kretanju lopte kako bi stvorila modele o ponašanju tipičnog igrača iz drugog tima tijekom određenih situacija. Modeli - ili "duhovi" - omogućuju trenerima da uspoređuju postupke igrača s onim što model propisuje kao učinkovit.

Ovo nije prvi put da se duhovi koriste u igri. NBA-ov Toronto Raptors koristio je raniju verziju softvera za predviđanje obrambenih poteza. Iako je bio učinkovit, postupak je bio naporan. Ovaj novi algoritam koristi automatizirani pristup kroz tehnike dubokog učenja. Peter Carr, istraživač iz Disney Research-a, objasnio je poboljšanje:

"Naš pristup izbjegava potrebu za ručnim unosom. Naš model duhova može se obučiti za nekoliko sati, nakon čega može sablazniti svaku predstavu u stvarnom vremenu. Budući da je potpuno automatiziran, lako možemo naučiti modele za različite podskupove podataka, poput kao i sve igre određene momčadi ".

Tehnika dubokog učenja koristi isti sustav neuronskog umrežavanja kao i drugi sustavi dubokog učenja poput IBM-ovog Watsona. Dubinsko učenje uklanja linearnu prirodu većine algoritama i omogućuje sustavu da replicira ono što se događa u ljudskom mozgu. Obrađuje višestruke ishode i prebira kroz tone podataka da bi došao do bilo kojeg broja mogućih rezultata.

Točnije, tim pod vodstvom Disneya prisluškivao je ponavljajuće se neuronske mreže. Ovaj im alat omogućuje analizu nedavnog igranja i brzo predviđanje sljedećih radnji. Google je nedavno koristio ovu vrstu tehnologije za stvaranje svog Go sustava.

Sustav funkcionira s većinom glavnih sportova. Međutim, istraživači su primijetili da je nogomet imao najveću mogućnost pogreške jer je stanje igre najkontinuiranije.

Istraživači su prošlog tjedna predstavili svoj rad na konferenciji MIT Sloan Sports Analytics u Bostonu u Massachusettsu. Unatoč nogometnoj margini za pogreške, to je sport koji su koristili da bi demonstrirali metriku algoritma. Međutim, tim je rekao da američki nogomet i košarka predstavljaju vrhunske sportove u kojima se koristi tehnologija.

"Precizni podaci iz sekunde u sekundu sada su široko dostupni i, kako se tehnologija poboljšava, postaju sve temeljitiji", rekao je Markus Gross, potpredsjednik Disney Research-a, u priopćenju za medije. "Koliko god bili vrijedni, mjerni podaci poput" Pobjede-iznad-zamjene "i" Očekivana vrijednost bodova "nisu sve i na kraju sve sportske analitike. Kao što pokazuje ovo novo istraživanje, tek počinjemo shvaćati puni potencijal onoga što nam podaci mogu reći. "

U ovom videu ispod možete pogledati više iz Disneyevih statistika o duhovima:

Cijeli članak i analizu istraživača možete pročitati ovdje na web mjestu Disney Research: Ghosting na temelju podataka koristeći učenje dubokog imitacije.

VIDI TAKOĐER: Sustav umjetne inteligencije mogao bi revolucionirati sportske postave


Gledaj video: Whats an algorithm? - David J. Malan


Komentari:

  1. Magee

    Slažem se, vrlo korisna misao

  2. Yesuto

    very helpful thinking

  3. Montie

    Uopšte se ne slažem

  4. Derrall

    Tvoja misao je veličanstvena



Napišite poruku