İdman analitikası uzun müddətdir ki, oyunçu performansını qiymətləndirmək üçün oyun başına xal, meydançadakı qol faizi və ribaundlar kimi əsas statistikaya əsaslanır. Bu ölçülər müəyyən fikir təmin etsə də, oyunçunun bacarıq və qərar qəbul etmə qabiliyyətlərinin nüanslarını ələ keçirməkdə çətinlik çəkir. Məşqçilər və analitiklər çox vaxt oyunçunun zərbələrinin keyfiyyətini qiymətləndirməkdə çətinlik çəkirlər ki, bu da effektiv oyun strategiyaları hazırlamaq üçün çox vacibdir. O aləmdə, addımlar atmışdır.
Emori Universitetindən iqtisadiyyat, riyaziyyat və kompüter elmləri sahəsində təcrübəyə malik Amazon-da məlumat alimi Zhang, basketbol meydançasında oyunçu performansını necə başa düşməyimizə dair bir layihə hazırladı. Onun qabaqcıl maşın öyrənmə üsullarından, xüsusən beta-binomial reqressiyadan istifadə edərək, "Çəkiliş keyfiyyəti" layihəsi ənənəvi basketbol göstəricilərinin məhdudiyyətlərini həll edir.
Problem: köhnəlmiş ölçülər və buraxılmış imkanlar
Basketbol analitikası, əsrlər boyu oyunçu performansını ölçmək üçün əsas statistikaya söykənirdi. Bu ölçülər, lazımlı olsa da, oyunçunun bacarıqlarının və qərarlarının incə nöqtələrini qaçırır. Məşqçilər və analitiklər atış keyfiyyətini qiymətləndirərkən tez-tez divarları vururlar - bu oyun strategiyalarının hazırlanması üçün əsas amildir. Ricky Zhang bu boşluqları gördü və daha yüksək hədəf aldı. Maşın öyrənməsi və AI pirzolaları ilə o, basketbol atışlarının əsl keyfiyyətini aşağı salan bir model yaratmağa ilham verdi.
Basketbol Analitikasında Yeni Era
ilham a , Zhang basketbolçuların atdığı zərbələrin keyfiyyətini dəqiq qiymətləndirə bilən model yaratmağa başladı. “Çəkiliş Keyfiyyəti” layihəsi də bu vizyondan doğdu. Zhangın layihəsi oyunçuların atış performansındakı dəyişkənliyi və məşqçiləri tərəfindən onlara göstərilən etimadı nəzərə alan statistik metod olan beta-binomal reqressiyadan istifadə edir.
"Çəkiliş Keyfiyyəti" layihəsi oyunçu çəkilişlərinin kontekstini və şərtlərini sıfırlayır. Çox sayda məlumat yığını - oyunçunun yerləşməsi, müdafiə təzyiqi, oyun vəziyyətləri - Zhang'ın modeli vuruşun müvəffəqiyyət ehtimalını proqnozlaşdırır. Bu təzə üsul köhnə məktəb göstəricilərindən daha çox oyunçunun atış bacarığının daha aydın mənzərəsini yaradır.
İdman analitikasındakı ən böyük problemlərdən biri məlumat dağı və onun çətin təfsiridir. Zhang-ın maşın öyrənməsi pirzolaları ona qiymətli fikirləri çıxararaq bu məlumatları səmərəli şəkildə süzməyə imkan verir. Onun modeli məlumatların səs-küyü və dəyişkənliyi ilə mübarizə aparır, məşqçilərə və analitiklərə sadə, təsirli məlumat verir.
"Çəkiliş keyfiyyəti" layihəsinin təsiri? Kütləvi. Məşqçilər indi oyunçu fırlanmaları, vuruş seçimləri və müdafiə matçlarında daha ağıllı zənglər edə bilərlər. Xüsusi ssenarilərdə hansı oyunçuların üstün olduğunu bilmək komandalara öz güclü tərəfləri ilə oynamağa və rəqiblərin zəif cəhətlərindən istifadə etməyə imkan verir.
Ricky Zhang: İdman Analitikasında Düşüncə Lideri
Zhangın işi sənaye standartlarını yenidən müəyyənləşdirir. Onun innovativ maşın öyrənmə yanaşması onu düşüncə lideri kimi yerləşdirir. Texniki bacarıqlardan əlavə, o, gələcək data alimlərinə mentorluq etməyi və öz fikirlərini bölüşməyi öhdəsinə götürür.
Onun rəhbərliyinin ürəyi dayanıqlılıq və uyğunlaşma qabiliyyətidir ki, bu da onun şəxsi maneələrin öhdəsindən necə gəldiyini göstərir. Twitch, şirkət miqyasında azalmalara görə onu buraxdıqda, o, şəbəkəsindən və bacarıqlarından istifadə edərək Amazon-da yeni bir konsert proqramı qurmağa başladı. Bu səyahət onun davamlılığını və fasiləsiz öyrənməyə olan bağlılığını gücləndirdi - müvəffəqiyyət reseptinin əsas komponentləri.
Zhangın idman analitikasındakı təsiri artmağa hazırlaşır. O, “Çəkiliş keyfiyyəti” modelini daha da təkmilləşdirməyi və onun digər idman növlərinə tətbiqini genişləndirməyi nəzərdə tutur. Onun məqsədi real vaxt məlumatları və qabaqcıl süni intellekt üsullarını birləşdirməkdir ki, daha dəqiq və təsirli məlumatlar təqdim etsin.
İdman analitikasındakı son sıçrayışlar atletikada məlumatlara əsaslanan kritik qərarların necə çevrildiyinə işıq salır. Oyunçu izləmə texnologiyası və yüksək dəqiqlikli video analizi oyunu sarsıdır, hər bir kiçik oyunçunun meydançadakı hərəkətini və qarşılıqlı əlaqəsini ələ keçirərək, geeks üçün məlumatların xəzinəsini yaradır.
MIT Sloan İdman Analitika Konfransındakı beyinlər maşın öyrənməsi və süni intellektin idman strategiyalarını necə dəyişdiyi barədə səs-küy yaradır. Məlum olub ki, oyunçu izləməni oyun kontekstinin məlumatları ilə qarışdıran modellər performans proqnozlarının və strateji zənglərin dəqiqliyini artıra bilər. Məsələn, neyron şəbəkələri götürək - bu pis oğlanlar oyunçu performansını proqnozlaşdırmaqda və zədə risklərini aşkar etməkdə yaxşılaşır, komandalara ulduzlarını sağlam və kəskin saxlamaq üçün yeni yollar verir.
Sonra data oyununa başqa bir təbəqə əlavə edən geyilə bilən texnologiya var. Real vaxt rejimində fizioloji və biomexaniki statistikalar indi məşqçilərin əlinin altındadır və oyunçunun yorğunluğu, bərpası və ümumi sağlamlığını izləməyə kömək edir. Bu, daha ağıllı məşq qərarları və ən yüksək performansa hazır olan oyunçular deməkdir.
Zhang-ın "Çəkiliş keyfiyyəti" layihəsi bu tendensiyalara uyğun gəlir və qabaqcıl statistik modellərin idman analitikasına necə tətbiq oluna biləcəyini nümayiş etdirir. Beta-binomial reqressiyadan istifadə edərək, Zhang modeli oyunçu performansındakı xas dəyişkənliyi hesablayır və çəkiliş səmərəliliyinin daha incə bir anlayışını təmin edir. Bu yanaşma nəinki performans göstəricilərinin dəqiqliyini artırır, həm də oyunçu qərarlarının qəbulu və oyun dinamikası haqqında daha dərin fikirlər təklif edir.
Ricky Zhang və Shot Keyfiyyət Layihəsi üçün Qarşıdakı Yol
Ricky Zhang-ın "Shot Quality" layihəsi idman analitikasında əhəmiyyətli bir sıçrayışı təmsil edir. Basketbol performansına qabaqcıl maşın öyrənmə üsullarını tətbiq etməklə o, oyunçuları necə başa düşmək və qiymətləndirmək üsulumuzu dəyişdirir. Zhang bu sahədə yeniliklər etməyə və liderlik etməyə davam etdikcə, idman analitikasının gələcəyi inanılmaz dərəcədə perspektivli görünür.
Zhangın səyahətindən ilham alanlar üçün məlumat elmi və idmanın kəsişmələrini araşdırmaq üçün saysız-hesabsız imkanlar var. İstər iddialı bir məlumat alimi, istərsə də təcrübəli peşəkar olmağınızdan asılı olmayaraq, Zhangın işi innovativ düşüncə və əzmkarlığın sənayeyə göstərə biləcəyi təsirin güclü bir xatırlatmasıdır.
Ricky Zhang-ın işi haqqında daha çox öyrənmək və ya idman analitikasının gələcəyini araşdırmaq istəyirsinizsə, onunla əlaqə saxlayın . İdman dünyasını yenidən formalaşdırmağa davam edəcək daha çox təməlqoyma layihələri üçün bizi izləyin.
