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

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, Рики Чжан добился успехов.

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 аналитический отчет по средним показателям бейсбольных бит 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.

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 LinkedIn . Оставайтесь с нами, чтобы узнать о новых новаторских проектах, которые продолжат менять мир спорта.