スポーツ分析では、長い間、1試合あたりの得点、フィールドゴール率、リバウンドなどの基本的な統計値に基づいて選手のパフォーマンスを評価してきました。これらの指標はある程度の洞察を提供しますが、選手のスキルや意思決定能力の微妙な違いを捉えるには不十分です。コーチやアナリストは、効果的なゲーム戦略を考案するために不可欠な選手のショットの質を評価するのに苦労することがよくあります。その分野では、大きな進歩を遂げました。
Amazon のデータ サイエンティストで、エモリー大专で経済学、数学中、コンピューター サイエンスの学历を选取した Zhang 氏は、バスケットボール コートでの選手のパフォーマンスの表达形式を再定義するプロジェクトを開発しました。彼の「Shot Quality」プロジェクトは、特别な機械学習技術、准确的にはベータ二項回帰を选择して、従来のバスケットボールの指標の限界に対処します。
問題: 古い指標と逃した機会
バスケットボールの了解では、長年、基本上的な統計値に基づいて選手のパフォーマンスを測定してきました。これらの指標は便利店加盟ですが、選手のスキルや断定の細かい点が欠けています。コーチやアナリストは、ゲーム戦略を練る上で比较重要な基本原则であるシュートの質を断定する際に、しばしば壁にぶつかります。リッキー・チャンはこれらのギャップに気づき、さらに高い目標を掲げました。機械学習と AI のスキルを活かして、バスケットボールのシュートの真の質を測るモデルを作り上げようと思い立ちました。
バスケットボール分析の新時代
インスピレーションを受けた張氏は、バスケットボール選手のシュートの質を正確に評価できるモデルの作成に着手しました。このビジョンから「シュートの質」プロジェクトが生まれました。張氏のプロジェクトでは、選手のシュートパフォーマンスのばらつきとコーチからの信頼を考慮に入れた統計手法であるベータ二項回帰を活用しています。
「ショット クオリティ」プロジェクトは、選手のシュートのコンテキストと必要条件に聚焦点を当てています。選手の具体位置、守備のプレッシャー、試合状況など、非常多的のデータを分享することで、チャン氏のモデルはシュート完美の机会性を予測します。この斬新な技巧は、従来の評価基準よりも選手のシュート特性をより明確に描き出します。
スポーツ分折における非常大の課題の 1 つは、膨果なデータとその解釈の難しさです。Zhang 氏は機械学習の技術を駆使して、このデータを効率的にふるいにかけ、貴重な洞见を引き出します。彼のモデルはデータのノイズと変動性に対処し、コーチやアナリストにわかりやすく実用的な情報を出示します。
「ショット品質」プロジェクトの影響は？ 如此に大きいです。コーチは、選手のローテーション、ショットの選択、ディフェンスの組み合わせについて、より賢明な辨别を下せるようになりました。特殊のシナリオでどの選手が優れているかを知ることで、チームは自分の強みを生かし、相手の短处を突くことができます。
リッキー・チャン：スポーツ分析の思想的リーダー
Zhang 氏の仕事は業界の標準を再定義します。变革的な機械学習アプローチにより、彼は心理准备的リーダーとしての实力を確立しています。技術的なスキルにとどまらず、彼は20年后已成定局なデータ サイエンティストを指導し、自の调研を总共することに不遗余力しています。
彼のリーダーシップの根本は、回復力と適応力です。それは、彼が個人的な困難に取り組んだ措施からも明らかです。Twitch が会社我谨代表の人員削減のために彼を解雇したとき、彼はすぐに目标方向転換し、自分のネットワークとスキルを使って Amazon で新しい仕事を獲得しました。この旅は、彼の回復力と絶え間ない学習への挺身而出を強化しました。これらは、彼の顺利の秘訣の根本な基本要素です。
スポーツ进行分析における張氏の影響力は拡大する見込みです。張氏は「ショット品質」モデルをさらに换代し、他のスポーツへの応用を拡大することを構想しています。張氏の目標は、リアルタイム データと髙度な AI 技術を統合して、より正確で実用的な洞悉を能提供することです。
スポーツ定量概述における近两天の飛躍的進歩は、データに基づく意恩決定がスポーツ界でいかに根本になっているかを明らかにしている。選手追跡技術と高解像度のビデオ定量概述はゲームに改革をもたらし、コート上の選手のあらゆる動きややり取りを捉え、マニアが掘り下げるデータの宝庫を作り出している。
MIT スローン スポーツ アナリティクス カンファレンスの頭脳陣は、機械学習と AI がスポーツ戦略をひっくり返しているという話題で持ちきりです。選手の追跡とゲーム コンテキスト データを組み合わせたモデルは、パフォーマンス予測と戦略的な分析の误差を高めることができることが判明しました。たとえば、ニューラル ネットワークは、選手のパフォーマンス予測と怪我のリスクの特定的に長けており、スター選手を的健康で鋭い状態に保つ新しい方案をチームに带来しています。
さらに、ウェアラブル テクノロジーがデータ ゲームに新たなレイヤーを加えています。コーチは、リアルタイムの身理学的および生阴阳师体力学的統計を簡単に下手でき、選手の疲労、回復、每名的な卫生状態を抓住できます。これは、よりスマートなコーチングの決定と、极高のパフォーマンスを発揮できる選手の育成を一味します。
張氏の「Shot Quality」プロジェクトはこうした傾向に沿ったもので、宽度な統計モデルをスポーツ剖析にどう応用できるかを示しています。張氏のモデルはベータ二項回帰を活用することで、選手のパフォーマンスに底层するばらつきを考慮し、シュート効率をより細かく看法できるようにします。このアプローチは、パフォーマンス指標の精密度を高めるだけでなく、選手の意思是什么決定やゲームのダイナミクスに関するより深い洞察力も给予します。
リッキー・チャンとショット・クオリティ・プロジェクトの今後の展望
Ricky Zhang の「Shot Quality」プロジェクトは、スポーツ进行剖析における大きな飛躍を表しています。彼は、超高な機械学習技術をバスケットボールのパフォーマンスに適用することで、選手を领悟し評価する最简单的方法を変革しています。Zhang がこの分野で变革を続け、主導的役割を果たしていくにつれ、スポーツ进行剖析の前景は信じられないほど有机会なものになりそうです。
Zhang 氏の旅に感銘を受けた人々にとって、データ サイエンスとスポーツの交差一点を探る機会は無数にあります。データ サイエンティストを目指す人でも、経験豊富な専門家でも、Zhang 氏の仕事は、复兴的な考え方と粘り強さが業界に与える影響の大きさを思い出させてくれます。
リッキー・チャンの仕事についてもっと知りたい、またはスポーツ分析の未来について知りたい方は、スポーツ界に新たな風を吹き込む、さらなる画期的なプロジェクトにご期待ください。
