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Ce nouvel algorithme élimine les conjectures du sport

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Les algorithmes d'analyse sportive ne sont pas rares. Ils ont été utilisés pour catégoriser les données des joueurs, comparer les mesures de performance et même prédire les transactions de ligue efficaces. Cependant, aucun n'a réussi à évaluer ses adversaires comme ce nouvel algorithme.

[Source de l'image:Pixabay]

Ce nouvel algorithme d'apprentissage en profondeur de Disney Research, du California Insitute of Technology et du groupe de données sportives STATS, donne aux entraîneurs une longueur d'avance sur leurs concurrents. La méthode utilise les données de jeu sur les positions des joueurs et le mouvement de la balle pour créer des modèles sur la façon dont un joueur typique d'une autre équipe se comporterait dans certaines situations. Les modèles - ou «fantômes» - permettent aux entraîneurs de comparer les actions des joueurs avec ce que le modèle prescrit comme efficace.

Ce n'est pas la première fois que les images fantômes sont utilisées en jeu. Les Toronto Raptors de la NBA ont utilisé une version antérieure du logiciel pour prédire les mouvements défensifs. Bien qu'il ait été efficace, le processus était fastidieux. Ce nouvel algorithme utilise une approche automatisée via des techniques d'apprentissage en profondeur. Peter Carr, chercheur scientifique à Disney Research, a expliqué l'amélioration:

"Notre approche évite le besoin de saisie manuelle. Notre modèle de création d'images fantômes peut être formé en plusieurs heures, après quoi il peut fantôme chaque jeu en temps réel. Parce qu'il est entièrement automatisé, nous pouvons facilement apprendre des modèles pour différents sous-ensembles de données, tels que comme tous les jeux d'une équipe particulière. "

La technique d'apprentissage en profondeur utilise le même système de réseau neuronal que d'autres systèmes d'apprentissage en profondeur comme Watson d'IBM. L'apprentissage en profondeur supprime la nature linéaire de la plupart des algorithmes et permet à un système de reproduire ce qui se passe dans le cerveau humain. Il traite plusieurs résultats et passe au crible des tonnes de données pour arriver à un nombre illimité de résultats possibles.

Plus précisément, l'équipe dirigée par Disney a exploité des réseaux de neurones récurrents. Cet outil leur permet d'analyser le gameplay récent et de faire rapidement des prédictions sur les actions suivantes. Google a récemment utilisé ce type de technologie pour créer son système Go.

Le système fonctionne avec la plupart des sports majeurs. Cependant, les chercheurs ont noté que le football avait la plus grande marge d'erreur car l'état du jeu est le plus continu.

Les chercheurs ont présenté leurs travaux à la conférence MIT Sloan Sports Analytics à Boston, Massachusetts la semaine dernière. Malgré la marge d'erreur du football, c'est le sport qu'ils ont utilisé pour démontrer les métriques de l'algorithme. Cependant, l'équipe a déclaré que le football américain et le basket-ball étaient des sports de premier ordre dans lesquels utiliser la technologie.

"Des données de jeu précises, seconde par seconde, sont désormais largement disponibles et, à mesure que la technologie s'améliore, deviennent de plus en plus complètes", a déclaré Markus Gross, vice-président de Disney Research, dans un communiqué de presse. "Aussi précieuses soient-elles, des mesures telles que" Wins-Above-Replacement "et" Expected Point Value "ne sont pas la solution ultime de l'analyse sportive. Comme le montre cette nouvelle recherche, nous commençons tout juste à réaliser le plein potentiel de ce que les données peuvent nous dire. "

Vous pouvez en voir plus à partir des statistiques de Disney Research sur les images fantômes dans cette vidéo ci-dessous:

Vous pouvez lire l'article complet et l'analyse des chercheurs ici sur le site Web de Disney Research: Data-Driven Ghosting using Deep Imitation Learning.

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