Şu yazıyı okuyorsunuz: Spor Analitiği 101, Giriş – Yapay Zekaya Doğru
İlk olarak dünyanın önde gelen yapay zeka ve teknoloji haber ve medya şirketi Towards AI’da yayınlandı. Yapay zeka ile ilgili bir ürün veya hizmet yaratıyorsanız sizi yapay zeka destekçisi olmayı düşünmeye davet ediyoruz. Towards AI’da yapay zeka ve teknoloji girişimlerinin ölçeklenmesine yardımcı oluyoruz. Teknolojinizi kitlelere ulaştırmanıza yardımcı olalım.
Veri analitiği ve makine öğreniminin spor analizini nasıl etkileyebileceği ve faydalı olabileceği konusunda bir dizi makale yazıyorum. Gelecek vaat eden bir veri bilimci olarak hayatım boyunca her zaman spor analitiğini daha derinlemesine anlamama yardımcı olacak rehberler aradım. Yıllar süren araştırma ve kurslardan sonra Spor Analitiği 101 adında bir rehber oluşturma fikri aklıma geldi. Umarım bu rehber benim gibi insanların veri analizini daha iyi anlamasına ve takdir etmesine yardımcı olur.
Spor analizi neden önemlidir?
Spor analizi öncelikle doğrudan oyunlarla veya spor bahis şirketlerinde yer alan takımlar içindir.
Spor analitiği, oyuncu istatistikleri, hava koşulları, son galibiyetler ve mağlubiyetler gibi herhangi bir spor veya oyunla ilgili verileri kullanarak yönetimin bilinçli kararlar almasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Spor analizi, takım performansını iyileştirmeyi ve kazanma şansını arttırmayı amaçlamaktadır. Bir başarı, stadyumdaki taraftarlara, televizyon sözleşmelerine, hayran mağazası ürünlerine, otoparka, imtiyazlara, sponsorluklara, kayıt ve devamlılığa ve yerel gurura kadar çok şey ifade eder.
Bazı harika örnekler ⚽️
- Dünyanın en iyi futbol kulüplerinden biri olan Real Madrid, operasyonlarını, performansını, kondisyonunu ve dünya çapındaki 500 milyon taraftarıyla ilişkilerini dönüştürmek için Microsoft teknolojisini kullanıyor.
- Liverpool FC’nin sahibi olan Fenway Sports Group’un veri benimseme geçmişi var. John Henry, futbol dünyasını keşfetmeden önce 2002 yılında Moneyball’un arkasındaki adam olan Billy Beane’e Boston Red Sox’un genel menajeri olması için 12,5 milyon dolarlık bir anlaşma teklif etti.
Önde gelen küresel spor markaları, performans, kondisyon ve taraftar ilişkileri konusunda en üst düzeyde kalmak için gelişmiş spor analizlerini kullanıyor.
giriiş
Antrenörlerin oyuncularının performansını artırmak için veri bilimini kullanmaya başlamasının üzerinden yirmi yıl geçti. Sahada anlık kararlar almalarına yardımcı olmak için büyük veriler kullanıldı ve spor analitiği, “bir sonraki büyük şeyi” imzalamalarına yardımcı oldu. Hakemler artık futbolda penaltılar, serbest vuruşlar ve kırmızı kartlar konusunda daha doğru kararlar vermelerine yardımcı olmak için video asistanı (VAR) teknolojisini kullanıyor.
Yapay zekanın, özellikle de derin öğrenmenin sahneye çıkmasıyla birlikte spor daha da değişecek.
Bu makalede yapay zekanın spordaki en heyecan verici uygulamalarından bazılarını ve bunların arkasındaki teknolojiyi inceleyeceğiz:
- AI Ref veya VAR
- Oyuncu öneri motoru
- Oyuncu performans analizi
- Yeteneklerin belirlenmesi ve araştırılması
- Bahis
1. AI Ref veya VAR
Özet ⏳
Arjantin, 1986 Dünya Kupası’nda Meksika’nın bunaltıcı sıcağında İngiltere ile 0-0 berabere kalırken, Diego Maradona İngiliz kaleciyle çapraz olarak karşı karşıya geldi.
Kollarını kullanabilmesine rağmen kaleci topa ulaşmanın favorisiydi. Buna rağmen Maradona daha hızlı havaya sıçradı ve topu kafasıyla ağlara gönderdi. Bunun böyle olmadığı bir sır değil. Maradona topa dokunup hakeme kural dışı gol attığını işaret ettiğinde İngiliz savunma oyuncuları öfkelendi.
Sunmak ?
Bugün AI Hakemleri kullanarak böyle bir hedefe sadece birkaç dakika içinde ulaşılabilir. Oyunların sonucunu etkileyen tüm önemli kararlar daha doğru bir şekilde değerlendirilecek, hata marjı daha küçük olacak ve yapay zeka sporda hakemlere yardımcı olmak için kullanıldığında muhtemelen tartışmalar büyük ölçüde azalacaktır.
Bunun mükemmel bir örneği, İngiltere ile Danimarka arasındaki Euro 2020 maçında Raheem Sterling kaleye yaklaştığında yapay zekanın şüpheli penaltı kararı vermesidir. Yapay zeka neyi belirleyecek?
Eğitimli AI hakem modelini kullanan AI hakem, Sterling’in Danimarka topa ulaşmadan 150 ms önce topla temas kurduğuna karar verdi. AI hakemi yine de penaltıyı İngiltere’ye verecekti.
Ancak daha fazla kamera açısı mevcut olsaydı farklı bir sonuç olabilirdi.
A. Ofsayt tespiti
Örneğin, üst kameralardan ofsayt tespiti, futbolda VAR’ın gollerin yanlış verilmemesini veya reddedilmemesini sağlamasına yardımcı olabilir. Aynı zamanda sahadaki takip sistemleri (Hawkeye gibi) hat çağrılarını daha doğru değerlendirebiliyor.
Toprak kort tenisinde topun daha yavaş hareketi nedeniyle teknoloji henüz hat çağrısının %100 doğru okunmasını sağlayamadı.
Ek olarak, bilgisayarlı görme, hataları ve tartışmaları azaltmak ve maçların kötü hakem kararları nedeniyle ters gitmesini önlemek için olası spor cezalarının belirlenmesine yardımcı olabilir.
B. Kale çizgisi teknolojisi
Benzer şekilde, İngiltere’nin 2010 Dünya Kupası’nda Almanya’ya karşı bariz bir beraberlik elde edememesi üzerine kale çizgisi teknolojisi futbola tanıtıldı.FIFA’ya göre, topun kale çizgisini bütünüyle geçip geçmediğini belirlemeye yönelik bir yöntem.
Önemli bir etki yaratmak için manyetik alanları ve kameraları kullanır. İlginç bir şekilde, FIFA onayı alabilmek için “olumsuz koşullarda hassas bir şekilde çalışabilme” yeteneği de dahil olmak üzere çeşitli kriterleri karşılaması gerekiyor.
Tipik bir kale çizgisi teknolojisi, gelişmiş görüntü işleme algoritmalarını kullanan bir grup bilgisayara iletilen, stratejik olarak yerleştirilmiş 14 kameraya dayanır.
- Nesneyi (topu) belirleyin,
- Bunu oyuncunun omuzları, eli ve botları gibi müdahalelerden ayırın.
- Topun tamamının çizgiyi geçip geçmediğini doğrulayın.
2. Oyuncu öneri motoru
Bu uygulama, özel olarak seçilmiş bir futbolcuya benzer oyuncuları aramanıza olanak tanır. Gecikme gereksinimi, sonuçların gerçek zamanlı olarak mümkün olduğunca hızlı ve verimli bir şekilde elde edilmesi ve görüntülenmesidir.
Güncel Çözümler: StatsBomb, futbol analitiğinde sektör lideridir. StatsBomb IQ’nun benzer oyuncu arama aracı son teknoloji ürünü sayılabilir ancak nasıl uygulandığına dair hiçbir fikrimiz yok.
Profesyonel gözlemciler ve analistler tarafından oyuncu performansını karşılaştırmak ve mevcut oyuncuların kulüpten ayrılması veya sakatlanması durumunda benzer oyuncuları önermek için kullanılan bazı temel ölçümleri tahmin etme konusunda benzer bir projem var.
Not defterine bağlantı Burada
3. Oyuncu performansının analizi
Gerilme ve yırtılma seviyeleri hakkında bilgi toplayan giyilebilir bir cihaz, sporcuların ciddi yaralanmaları önlemesine yardımcı olabilir. Yapay zeka sporda performansı ve sağlığı iyileştirmek için kullanılıyor. Ama bu sadece başlangıç. Yapay zeka ile ekipler stratejiler ve taktikler oluşturabilir ve güçlü yönlerini en üst düzeye çıkarabilir.
Yapay zeka kullanılarak oyuncu performansı artık her zamankinden daha karmaşık bir şekilde analiz edilebiliyor. Antrenörler verileri ve görselleri kullanarak belirli bir günde takımlarının güçlü ve zayıf yönlerine dair fikir edinebilir, taktik ve stratejilerini değiştirmelerine olanak tanıyarak rakiplerinin zayıf noktalarından faydalanabilirler.
Futboldan tenise, hentboldan yüzmeye kadar tüm spor dalları için geçerlidir.
Hentbol oyuncularını izleyen bir bilgisayar sisteminin geliştirilmesi, süreci açıklayan bir çalışmayla dikkat çekti: örneğin bilgisayarlı görüş, insan hareketini izlemek ve analiz etmek için kullanılıyor.
Kameralar verileri topluyor ve çıktı sonuçları, oyuncuların uzay-zamansal yörüngelerini oluşturuyor. Bu yörüngeler, spor uzmanlarına oyuncuların yetenekleri ve performansları hakkında değerli bilgiler sağlar.
Oyuncuları otomatik olarak takip etmenin en iyi yöntemini belirlemek için video görüntülerini kullanarak üç deney gerçekleştirdiler:
- Yalnızca harekete dayalı izleme
- Renk tabanlı izleme
- Şablon izlemeyle birlikte renk izleme
Sonuçlara göre renk ve şablon takibi, hızı ve minimum insan müdahalesi sayesinde en etkili yöntem oldu.
4. Yeteneklerin belirlenmesi ve araştırılması
Bugünlerde takımlar oyuncuları işe almak ve araştırmak için daha fazla teknoloji tabanlı çözümler kullanıyor. Beyzbol atışları, futbol koşuları, basketbol blokları; sahada olup biten her şey takip ediliyor ve takımlar terabaytlarca veri biriktiriyor.
Sporda bilgisayarlı görmenin kullanımı, oyuncuların hareketlerini ve vücutlarının oyun sırasındaki yönelimini takip etmeyi içerir (videolarda nesne takibi).Bir futbolcu örneğinde bu şekilde görünmektedir. Verileri anahtar nokta iskelet aracıyla etiketlemek ve modeli eğitmek, oyuncu hareketini izlemenize ve tahmin etmenize olanak tanır.
Makine öğrenimi algoritmaları, “oyuncuların becerilerini ve potansiyelini değerlendirmek ve bunları çeşitli kategorilerde sınıflandırmak” için toplu veya olaya dayalı verilere entegre olur.
Makine öğrenimi algoritmaları, “oyuncuların becerilerini ve potansiyelini değerlendirmek ve bunları çeşitli kategorilerde sınıflandırmak” için toplu veya olaya dayalı verilere entegre olur.
Ek olarak takımlar, gelecekteki performansı belirleyen belirli nitelikleri (futbolda korner kullanma yeteneği gibi) belirlemek için bilgisayarlı görmeyi kullanabilir. Bu verilerden elde edilen bilgilerle takımlar, takımların sınırsız oyuncu satın alarak başarılı stratejiler geliştirmesini sağlayarak daha iyi işe alma kararları verebilir. bunları geliştirip kâr amacıyla satmadan önce düşük fiyatlarla.
5. Bahis (Spor Oyunları)
Ayrıca spor analitiği, küresel bahis pazarının yaklaşık %13’ünü oluşturan spor bahisleri sektörünün büyümesine katkıda bulunmuştur. Sporda saha içinde ve saha dışında çok büyük bir etkisi var. Spor bahislerinin değerinin 700 ila 1 milyar dolar arasında olduğu bir ortamda, sonuca hiçbir etkisi olmayan profesyonel bir spor etkinliği bulmakta zorlanacaksınız. Hırslı spor hayranlarından eğlence amaçlı oyunculara kadar her türden grup arasında son derece popülerdir. Birçok oyuncu spor bahislerine ilgi duyuyor çünkü karar verirken ellerinde çok fazla bilgi ve analiz var.
Önemli çıkarımlar?
Sporda makine öğrenimi hızla artıyor ve her yıl yeni uygulamalar ortaya çıkıyor. Oyunların kendisi dışında her şey veri ve teknolojiyle gelişmeye hazır.
Anahtar dengedir. Yapay zeka teoride iyi olabilir ancak spordaki taraftar deneyiminin pahasına olamaz. Örneğin, taraftarların veya seyircilerin stadyuma sorunsuz girme sürecini kolaylaştırmak için yüz tanımanın kullanılması, en azından birçok Avrupalı futbol taraftarı için romantik bir maç günü vizyonuyla eşanlamlı olan turnikeleri de ortadan kaldırıyor.
Yapay zeka şüphesiz spor teknolojisinin geleceğidir, ancak henüz o noktada değiliz. Muhtemelen başlangıçtayız. Ve bu heyecan verici.
Bu makaleyi beğendiyseniz daha alakalı içerik için beni takip edin. Ayrıca benimle iletişime geçmekten çekinmeyin LinkedInve çekici bir ağın parçası olalım.
Sports Analytics 101, Giriş ilk olarak Medium’da Towards AI’da yayınlandı; burada insanlar bu hikayeyi vurgulayarak ve yanıtlayarak sohbete devam ediyor.
Towards AI aracılığıyla yayınlandı
