Спортните анализи отдавна разчитат на основни статистически данни като точки на мач, процент голове от игра и борби, за да оценят представянето на играчите. Въпреки че тези показатели предоставят известна представа, те не успяват да уловят нюансите на уменията и способностите за вземане на решения на играча. Треньорите и анализаторите често се борят с оценката на качеството на ударите на играча, което е от решаващо значение за разработването на ефективни стратегии за игра. В това царство, направи крачки.
Учен по данни в Amazon с опит в областта на икономиката, математиката и компютърните науки от университета Емори, Джан е разработил проект, който има за цел да предефинира как разбираме представянето на играчите на баскетболното игрище. Неговият проект „Качество на удара“, използващ усъвършенствани техники за машинно обучение, по-специално бета-биномна регресия, се занимава с ограниченията на традиционните баскетболни показатели.
Проблемът: остарели показатели и пропуснати възможности
Баскетболният анализ от векове се основаваше на основни статистики, за да прецени представянето на играчите. Тези показатели, макар и удобни, пропускат фините точки на уменията и решенията на играча. Треньорите и анализаторите често се сблъскват, когато преценяват качеството на удара – ключов фактор за изработване на стратегии за игра. Ricky Zhang видя тези пропуски и се прицели по-високо. Със своето машинно обучение и изкуствен интелект той беше вдъхновен да изработи модел, който фиксира истинското качество на баскетболните удари.
Нова ера в баскетболните анализи
Вдъхновен от а , Джан започна да създава модел, който може точно да оцени качеството на ударите, направени от баскетболистите. Проектът „Качество на изстрела“ се роди от тази визия. Проектът на Джан използва бета-биномна регресия, статистически метод, който отчита променливостта в стрелбите на играчите и доверието, гласувано им от техните треньори.
Проектът „Качество на удара“ се фокусира върху контекста и условията на ударите на играчите. Чрез обработка на купища данни - позициониране на играча, натиск в защита, игрови ситуации - моделът на Zhang прогнозира вероятността за успешен удар. Този свеж метод рисува по-ясна картина на умението на играча да стреля, отколкото показателите от старата школа.
Едно от най-големите предизвикателства в спортния анализ е планината от данни и сложното им тълкуване. Рецептите на Джан за машинно обучение му позволяват ефективно да пресее тези данни, извличайки ценни прозрения. Неговият модел се справя с шума и променливостта на данните, като дава на треньорите и анализаторите ясна и полезна информация.
Въздействието на проекта „Качество на изстрела“? Масивна. Треньорите вече могат да правят по-интелигентни обаждания относно ротации на играчи, избор на удари и мачове в защита. Знаейки кои играчи превъзхождат в конкретни сценарии, позволява на отборите да играят според силните си страни и да използват слабите страни на опонентите.
Рики Джан: Мислен лидер в спортния анализ
Работата на Джан предефинира индустриалните стандарти. Неговият новаторски подход за машинно обучение го поставя като лидер на мисълта. Освен техническите умения, той се е ангажирал да наставлява бъдещи учени по данни и да споделя своите прозрения.
Сърцевината на неговото лидерство е свързана изцяло с устойчивостта и адаптивността, което се вижда от начина, по който се справя с личните препятствия. Когато Twitch го пусна поради съкращения в цялата компания, той бързо се обърна, използвайки своята мрежа и умения, за да получи нов концерт в Amazon. Това пътуване укрепи неговата устойчивост и отдаденост на непрекъснатото учене – ключови съставки в рецептата му за успех.
Влиянието на Джан в спортните анализи е на път да расте. Той предвижда допълнително усъвършенстване на модела „Качество на удара“ и разширяване на приложенията му към други спортове. Неговата цел е да интегрира данни в реално време и усъвършенствани AI техники, за да предостави още по-точни и практични прозрения.
Скорошните скокове в спортния анализ хвърлят светлина върху това колко критични са станали решенията, базирани на данни, в атлетиката. Технологиите за проследяване на играчи и видео анализът с висока разделителна способност разтърсват играта, улавяйки движението и взаимодействието на всеки малък играч на корта, създавайки съкровищница от данни, в която маниаците да се потопят.
Мозъците на конференцията за спортни анализи на MIT Sloan вдигат шум за това как машинното обучение и AI обръщат спортните стратегии наопаки. Оказва се, че моделите, които смесват проследяване на играчи с данни за контекста на играта, могат да повишат точността на прогнозите за ефективност и стратегическите обаждания. Вземете например невронните мрежи – тези лоши момчета стават все по-добри в прогнозирането на представянето на играчите и забелязването на рисковете от наранявания, давайки на отборите нови начини да поддържат своите звезди здрави и умни.
След това има носими технологии, добавящи още един слой към играта с данни. Физиологичните и биомеханичните статистики в реално време вече са на върха на пръстите на треньорите, като помагат да се следи умората, възстановяването и цялостното здраве на играча. Това означава по-интелигентни треньорски решения и играчи, които са подготвени за върхови резултати.
Проектът „Качество на изстрела“ на Джан е в съответствие с тези тенденции, показвайки как усъвършенстваните статистически модели могат да бъдат приложени към спортния анализ. Използвайки бета-биномна регресия, моделът на Zhang отчита присъщата променливост в представянето на играча, осигурявайки по-нюансирано разбиране на ефективността на стрелбата. Този подход не само повишава точността на показателите за производителност, но също така предлага по-задълбочена представа за вземането на решения от играча и динамиката на играта.
Пътят напред за Ricky Zhang и Shot Quality Project
Проектът „Качество на удара“ на Рики Джан представлява значителен скок напред в спортния анализ. Чрез прилагане на усъвършенствани техники за машинно обучение към представянето на баскетбола, той трансформира начина, по който разбираме и оценяваме играчите. Докато Джан продължава да прави иновации и да води в тази област, бъдещето на спортния анализ изглежда невероятно обещаващо.
За тези, вдъхновени от пътуването на Джан, има безброй възможности да изследват пресечните точки на науката за данните и спорта. Независимо дали сте амбициозен учен по данни или опитен професионалист, работата на Джан служи като силно напомняне за въздействието, което иновативното мислене и постоянството могат да имат върху една индустрия.
Ако се интересувате да научите повече за работата на Рики Джан или да изследвате бъдещето на спортния анализ, свържете се с него на . Очаквайте още новаторски проекти, които ще продължат да променят света на спорта.
