Analisis olahraga telah lama mengandalkan statistik dasar seperti poin per pertandingan, persentase field goal, dan rebound untuk menilai performa pemain. Meskipun metrik ini memberikan beberapa wawasan, metrik ini tidak mampu menangkap nuansa keterampilan dan kemampuan pengambilan keputusan pemain. Pelatih dan analis sering kali kesulitan mengevaluasi kualitas tembakan pemain, yang sangat penting untuk merancang strategi permainan yang efektif. Dalam ranah tersebut, telah membuat kemajuan pesat.
Zhang, seorang ilmuwan data di Amazon dengan latar belakang ekonomi, matematika, dan ilmu komputer dari Emory University, telah mengembangkan proyek yang akan mendefinisikan ulang cara kita memahami performa pemain di lapangan basket. Proyeknya yang berjudul 'Shot Quality', menggunakan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut, khususnya regresi beta-binomial, mengatasi keterbatasan metrik basket tradisional.
Masalahnya: Metrik yang Usang dan Peluang yang Hilang
Analisis bola basket, selama berabad-abad, mengandalkan statistik dasar untuk mengukur performa pemain. Metrik ini, meskipun berguna, tidak mencakup hal-hal yang lebih rinci tentang keterampilan dan keputusan pemain. Pelatih dan analis sering kali menemui jalan buntu saat menilai kualitas tembakan—faktor kunci dalam menyusun strategi permainan. Ricky Zhang melihat celah ini dan bertekad untuk meraih hasil yang lebih tinggi. Dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatannya, ia terinspirasi untuk membuat model yang dapat menghasilkan kualitas tembakan bola basket yang sebenarnya.
Era Baru dalam Analisis Bola Basket
Terinspirasi oleh Zhang mulai membuat model yang dapat menilai kualitas tembakan yang dilakukan oleh pemain basket secara akurat. Proyek 'Shot Quality' lahir dari visi ini. Proyek Zhang menggunakan regresi beta-binomial, sebuah metode statistik yang memperhitungkan variabilitas dalam performa tembakan pemain dan kepercayaan yang diberikan kepada mereka oleh pelatih.
Proyek 'Kualitas Tembakan' berfokus pada konteks dan kondisi tembakan pemain. Dengan mengolah banyak data—posisi pemain, tekanan bertahan, situasi permainan—model Zhang memprediksi kemungkinan keberhasilan tembakan. Metode baru ini memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kecakapan menembak pemain dibandingkan metrik lama.
Salah satu tantangan terbesar dalam analisis olahraga adalah banyaknya data dan interpretasinya yang rumit. Kemampuan pembelajaran mesin Zhang memungkinkannya memilah data ini secara efisien, dan memperoleh wawasan yang berharga. Modelnya mengatasi gangguan dan variabilitas data, sehingga memberikan informasi yang lugas dan dapat ditindaklanjuti kepada pelatih dan analis.
Dampak proyek 'Kualitas Tembakan'? Besar sekali. Pelatih kini dapat membuat keputusan yang lebih cerdas terkait rotasi pemain, pilihan tembakan, dan pertahanan. Mengetahui pemain mana yang unggul dalam skenario tertentu memungkinkan tim bermain sesuai kekuatan mereka dan memanfaatkan kelemahan lawan.
Ricky Zhang: Pemimpin Pemikiran dalam Analisis Olahraga
Karya Zhang mendefinisikan ulang standar industri. Pendekatan pembelajaran mesinnya yang inovatif menempatkannya sebagai pemimpin pemikiran. Di luar keterampilan teknis, ia berkomitmen untuk membimbing ilmuwan data yang akan datang dan berbagi wawasannya.
Inti dari kepemimpinannya adalah tentang ketahanan dan kemampuan beradaptasi, terbukti dari cara ia mengatasi rintangan pribadi. Ketika Twitch memecatnya karena pemangkasan karyawan di seluruh perusahaan, ia segera berubah pikiran, menggunakan jaringan dan keterampilannya untuk mendapatkan pekerjaan baru di Amazon. Perjalanan ini memperkuat ketahanan dan dedikasinya untuk terus belajar—bahan utama dalam resepnya untuk meraih kesuksesan.
Pengaruh Zhang dalam analisis olahraga siap tumbuh. Ia membayangkan penyempurnaan lebih lanjut pada model 'Kualitas Tembakan' dan perluasan penerapannya ke olahraga lain. Tujuannya adalah untuk memadukan data real-time dan teknik AI tingkat lanjut untuk memberikan wawasan yang lebih akurat dan dapat ditindaklanjuti.
Perkembangan terkini dalam analisis olahraga menyoroti betapa pentingnya keputusan berbasis data dalam bidang atletik. Teknologi pelacakan pemain dan analisis video beresolusi tinggi mengguncang dunia olahraga, merekam setiap gerakan dan interaksi pemain di lapangan, menciptakan harta karun data yang dapat dimanfaatkan oleh para ahli.
Para ahli di MIT Sloan Sports Analytics Conference membuat kegaduhan tentang bagaimana pembelajaran mesin dan AI mengubah strategi olahraga. Ternyata, model yang menggabungkan pelacakan pemain dengan data konteks permainan dapat meningkatkan akurasi prediksi performa dan keputusan strategis. Ambil contoh jaringan saraf—alat-alat ini semakin piawai dalam memprediksi performa pemain dan mendeteksi risiko cedera, sehingga memberi tim cara baru untuk menjaga pemain bintang mereka tetap sehat dan tajam.
Lalu ada teknologi yang dapat dikenakan, yang menambahkan lapisan lain ke dalam permainan data. Statistik fisiologis dan biomekanik waktu nyata kini ada di ujung jari pelatih, membantu memantau kelelahan pemain, pemulihan, dan kesehatan secara keseluruhan. Ini berarti keputusan kepelatihan yang lebih cerdas dan pemain yang siap untuk performa puncak.
Proyek 'Shot Quality' milik Zhang sejalan dengan tren ini, yang menunjukkan bagaimana model statistik tingkat lanjut dapat diterapkan pada analisis olahraga. Dengan memanfaatkan regresi beta-binomial, model Zhang memperhitungkan variabilitas inheren dalam performa pemain, sehingga memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang efisiensi tembakan. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan akurasi metrik performa, tetapi juga menawarkan wawasan yang lebih mendalam tentang pengambilan keputusan pemain dan dinamika permainan.
Jalan ke Depan bagi Ricky Zhang dan Shot Quality Project
Proyek 'Shot Quality' karya Ricky Zhang merupakan lompatan maju yang signifikan dalam analisis olahraga. Dengan menerapkan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut pada performa bola basket, ia mengubah cara kita memahami dan mengevaluasi pemain. Seiring Zhang terus berinovasi dan memimpin di bidang ini, masa depan analisis olahraga tampak sangat menjanjikan.
Bagi mereka yang terinspirasi oleh perjalanan Zhang, ada banyak sekali peluang untuk menjelajahi persimpangan antara ilmu data dan olahraga. Apakah Anda seorang ilmuwan data yang bercita-cita tinggi atau seorang profesional berpengalaman, karya Zhang berfungsi sebagai pengingat yang kuat tentang dampak pemikiran inovatif dan ketekunan terhadap suatu industri.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang karya Ricky Zhang atau menjelajahi masa depan analisis olahraga, hubungi dia di Nantikan proyek-proyek inovatif lainnya yang akan terus mengubah dunia olahraga.
