Спортивная аналитика долгое время опиралась на базовые статистические данные, такие как количество очков за игру, процент попаданий с игры и подборы, для оценки результатов игроков. Хотя эти показатели дают некоторое представление, они не отражают нюансы мастерства игрока и его способности принимать решения. Тренеры и аналитики часто испытывают трудности с оценкой качества бросков игрока, что имеет решающее значение для разработки эффективных игровых стратегий. В этой области,  добился успехов.   Рики Чжан  Специалист по данным в Amazon с опытом работы в экономике, математике и информатике в Университете Эмори, Чжан разработал проект, который должен переосмыслить наше понимание эффективности игроков на баскетбольной площадке. Его проект «Качество броска», использующий передовые методы машинного обучения, в частности бета-биномиальную регрессию, устраняет ограничения традиционных баскетбольных метрик.  Проблема: устаревшие показатели и упущенные возможности  Баскетбольная аналитика на протяжении многих лет опиралась на базовую статистику для оценки эффективности игрока. Эти показатели, хотя и удобны, упускают из виду тонкости навыков и решений игрока. Тренеры и аналитики часто натыкаются на стены, когда оценивают качество броска — ключевой фактор для разработки игровых стратегий.  Рики Чжан увидел эти пробелы и нацелился выше. Благодаря машинному обучению и навыкам искусственного интеллекта он был вдохновлен созданием модели, которая фиксирует истинное качество баскетбольных бросков.  Новая эра в баскетбольной аналитике  Вдохновленный  Чжан начал создавать модель, которая могла бы точно оценить качество бросков, сделанных баскетболистами. Проект «Качество броска» родился из этого видения. Проект Чжана использует бета-биномиальную регрессию, статистический метод, который учитывает изменчивость результатов бросков игроков и доверие, которое им оказывают тренеры.   аналитический отчет по средним показателям бейсбольных бит  Проект «Качество броска» фокусируется на контексте и условиях бросков игрока. Обрабатывая горы данных — позиционирование игрока, давление защиты, игровые ситуации — модель Чжана предсказывает вероятность успеха броска. Этот новый метод рисует более ясную картину мастерства броска игрока, чем метрики старой школы.  Одной из самых больших проблем в спортивной аналитике является гора данных и их сложная интерпретация. Навыки машинного обучения Чжана позволяют ему эффективно просеивать эти данные, извлекая ценные идеи. Его модель справляется с шумом и изменчивостью данных, предоставляя тренерам и аналитикам простую и действенную информацию.  Влияние проекта «Качество броска»? Огромное. Теперь тренеры могут принимать более разумные решения по ротации игроков, выбору бросков и оборонительным матчам. Знание того, какие игроки преуспевают в определенных сценариях, позволяет командам использовать свои сильные стороны и слабости соперников.  Рики Чжан: идейный лидер в области спортивной аналитики  Работа Чжана переопределяет стандарты отрасли. Его инновационный подход к машинному обучению делает его лидером мысли. Помимо технических навыков, он стремится наставлять будущих специалистов по данным и делиться своими идеями.  Основа его лидерства — это стойкость и адаптивность, что видно по тому, как он справлялся с личными трудностями. Когда Twitch уволил его из-за сокращений по всей компании, он быстро изменил свое решение, используя свои связи и навыки, чтобы получить новую работу в Amazon. Этот путь укрепил его стойкость и преданность непрерывному обучению — ключевые ингредиенты его рецепта успеха.  Влияние Чжана в спортивной аналитике будет расти. Он планирует дальнейшее совершенствование модели «Качество броска» и расширение ее применения в других видах спорта. Его цель — интегрировать данные в реальном времени и передовые методы ИИ для предоставления еще более точных и действенных идей.  Недавние достижения в спортивной аналитике проливают свет на то, насколько важными стали решения, основанные на данных, в легкой атлетике. Технологии отслеживания игроков и анализ видео высокого разрешения встряхивают игру, фиксируя каждое движение и взаимодействие каждого маленького игрока на площадке, создавая сокровищницу данных, в которую могут погрузиться гики.  Мозги на конференции MIT Sloan Sports Analytics шумят о том, как машинное обучение и ИИ переворачивают спортивные стратегии с ног на голову. Оказывается, модели, которые смешивают отслеживание игроков с данными игрового контекста, могут повысить точность прогнозов производительности и стратегических решений. Возьмем, к примеру, нейронные сети — эти плохие парни становятся хороши в прогнозировании производительности игроков и выявлении рисков травм, предоставляя командам новые способы поддерживать своих звезд здоровыми и острыми.  Затем появились носимые технологии, добавляющие еще один уровень к игре с данными. Физиологическая и биомеханическая статистика в реальном времени теперь находится у тренеров под рукой, помогая им следить за усталостью игроков, их восстановлением и общим состоянием здоровья. Это означает более разумные решения тренеров и игроков, которые готовы к максимальной производительности.  Проект Чжана «Качество броска» соответствует этим тенденциям, демонстрируя, как продвинутые статистические модели могут применяться в спортивной аналитике. Используя бета-биномиальную регрессию, модель Чжана учитывает внутреннюю изменчивость в результатах игрока, обеспечивая более тонкое понимание эффективности броска. Такой подход не только повышает точность показателей эффективности, но и предлагает более глубокое понимание принятия решений игроком и динамики игры.  Дальнейшие перспективы Рики Чжана и проекта Shot Quality  Проект Рики Чжана «Качество броска» представляет собой значительный скачок вперед в спортивной аналитике. Применяя передовые методы машинного обучения к баскетбольным показателям, он трансформирует то, как мы понимаем и оцениваем игроков. Поскольку Чжан продолжает внедрять инновации и лидировать в этой области, будущее спортивной аналитики выглядит невероятно многообещающим.  Для тех, кого вдохновил путь Чжана, есть бесчисленные возможности исследовать пересечения науки о данных и спорта. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом по данным или опытным профессионалом, работа Чжана служит мощным напоминанием о том, какое влияние инновационное мышление и настойчивость могут оказать на отрасль.  Если вам интересно узнать больше о работе Рики Чжана или о будущем спортивной аналитики, свяжитесь с ним по адресу  . Оставайтесь с нами, чтобы узнать о новых новаторских проектах, которые продолжат менять мир спорта.   LinkedIn

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Слишком долго; Читать

Make resilience your competitive advantage

Будущее спортивной аналитики: новаторский проект Рики Чжана «Качество броска»

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Плавание по водам: разработка RAG-приложений промышленного уровня с использованием озер данных

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Как улучшить ваш рабочий процесс в 10 раз: 17 основных приложений

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Плавание по водам: разработка RAG-приложений промышленного уровня с использованием озер данных

Полное руководство по успешной миграции в облако: стратегии и лучшие практики

Как улучшить ваш рабочий процесс в 10 раз: 17 основных приложений

От форумов до лент новостей: как алгоритмы социальных сетей формируют цифровое взаимодействие

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps