Спорт находится в жизни человека чуть ли не с самого начала времен. Нас вдохновляют такие фильмы, как «Тренер Картер» или «Невидимая сторона»: есть нечто бодрящее в том, когда пылкий тренер собирает команду спортсменов в раздевалке или один игрок решает судьбу команды в единственный момент игры.
Но как эти тренеры и игроки принимают решение по тактике, тренировкам, составам и стратегии, ведущим к большим победам? Они полагаются на опыт и интуицию, извлеченных из своих лет, проведенных в игре. Нет ничего лучше гениального и опытного тренера, но один человек не способен сохранить в памяти века и десятилетия спортивных данных.
Вот где на сцену выходят искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и наука о данных. Они давно используются для выбора игроков и составления составов, как в фильме «Человек, который изменил все», но теперь они могут также предотвращать травмы, анализируя большие объемы биометрических данных, собранных датчиками, расположенными на спортсменах во время тренировок.
Все эти современные технологии влияют на результаты, и это важно учитывать при попытках прогнозирования результатов матчей. На сайте «Рейтинг Букмекеров» вы сможете получить VIP прогнозы на футбол бесплатно от профессионалов, использующих современные методики беттинга.
Как команды используют машинное обучение
Исследователи спортивной науки выяснили, что использование ML для анализа больших наборов данных о нагрузке на спортсмена позволяет лучше предсказывать, может ли спортсмен получить травму и когда.
Футболисты испытывают от 2,5 до 9,4 травм на 1000 часов нагрузки, примерно треть из которых связаны с перенапряжением и, следовательно, потенциально предсказуемы. Ученые исследовали способы предсказания этих травм, устанавливая набор датчиков под одежду 26 футболистов итальянской команды.
Исследователи записывали данные, такие как общее расстояние бега; расстояние, преодоленное при беге от 5,5 метров в секунду, а также количество ускорений и замедлений высокой интенсивности на протяжении 900 тренировочных сессий за 23 недели. Опираясь на категорию моделей машинного обучения, называемое дерево принятия решений, специалисты смогли использовать эти данные для прогнозирования 80% возможных травм. Некоторые проблемы, такие как растяжения, возникающие только от перенапряжения, было еще проще предсказать и предотвратить.
Анализ прогнозирования на основе данных также используется в Национальной футбольной лиге: данные прогнозирования травм помогают тренерам регулировать расписание тренировок и время игры игроков. Например, обнаружив важность «управления нагрузкой», или объемы физической нагрузки, которые игроки переносят, НФЛ ограничила количество минут тренировки, которые спортсмены могут проводить в первые четыре дня после длительного. В результате НФЛ сообщает о снижении числа травм ног на 26% по сравнению с прошлым годом в первые две недели нового сезона.
Загрузка...