ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
AI Drones for Crop Scouting
Οπτική τεχνητή νοημοσύνη
ΟΔΗΓΟΣ Εφαρμογών
Τεχνητή Νοημοσύνη στον Προσκοπισμό και την Πρόσληψη Παικτών
Η τεχνητή νοημοσύνη στο σκάουτινγκ παικτών χρησιμοποιεί ανάλυση δεδομένων και βίντεο για να εντοπίσει ταλέντα, να προβλέψει τροχιές σταδιοδρομίας και να βρει υποτιμημένους αθλητές.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
It is reshaping how clubs in football, basketball, and other sports decide who to sign and how much to pay.
Βαθιά κατάδυση
Ο παραδοσιακός προσκοπισμός βασιζόταν στο μάτι και την αίσθηση του εντέρου ενός προσκοπικού, παρακολουθώντας μια χούφτα αγώνες. Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει την κλίμακα: τα συστήματα πλέον απορροφούν δεδομένα συμβάντων (κάθε πάσα, τάκλιν και βολή), παρακολούθηση GPS και παρακολούθηση όρασης από υπολογιστή και των 22 παικτών σε ένα γήπεδο. Εταιρείες όπως το SkillCorner και το Stats Perform εξάγουν τις συντεταγμένες του προγράμματος αναπαραγωγής από το βίντεο μετάδοσης, ενώ οι πλατφόρμες μοντελοποιούν χιλιάδες υποψήφιους πελάτες ταυτόχρονα. Η περίφημη προσέγγιση «Moneyball» από τους Oakland A's στο μπέιζμπολ ήταν μια πρώιμη στατιστική έκδοση. Η σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη την επεκτείνει με μηχανική μάθηση που προβλέπει τη μελλοντική αξία, τον κίνδυνο τραυματισμού και τη στιλιστική εφαρμογή. Λέσχες όπως η Liverpool FC δημιούργησαν τμήματα επιστήμης δεδομένων με επικεφαλής φυσικούς. Ο στόχος είναι η εύρεση κρυμμένων πολύτιμων λίθων στα κάτω πόδια πριν το κάνουν οι αντίπαλοι και οι πλουσιότεροι σύλλογοι.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Το τμήμα δεδομένων της Λίβερπουλ FC χρησιμοποιεί μοντέλα θέσης για να προτείνει υπογραφές όπως ο Μοχάμεντ Σαλάχ και μεταγραφές με γνώμονα την αξία
SkillCorner και Stats Εκτελέστε εξαγωγή δεδομένων παρακολούθησης παικτών από το υλικό μετάδοσης για να ανιχνεύσετε παίκτες σε πρωταθλήματα χωρίς κάλυψη αισθητήρα
Ομάδες NBA που χρησιμοποιούν δεδομένα παρακολούθησης παικτών (πρώην SportVU) για να αξιολογήσουν τον αμυντικό αντίκτυπο που χάνουν τα box scores
Ομάδες του μπέιζμπολ που χρησιμοποιούν δεδομένα ταχύτητας εξόδου και ταχύτητας του Statcast για να σχεδιάζουν και να αποτιμούν τους pitchers και τους hitters πέρα από τα παραδοσιακά στατιστικά
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στον εντοπισμό και τη στρατολόγηση παικτών
Αναμένετε πλουσιότερα πολυτροπικά μοντέλα που συνδυάζουν δεδομένα παρακολούθησης, εμβιομηχανική, ακόμη και ψυχολογικά σήματα και σήματα μέσων κοινωνικής δικτύωσης για την αξιολόγηση της νοοτροπίας και της αντοχής. Τα δεδομένα αισθητήρων που φοριούνται θα τροφοδοτήσουν τον εντοπισμό σε πραγματικό χρόνο στις ακαδημίες, επισημαίνοντας νωρίτερα τα νεαρά ταλέντα. Η γενετική προσομοίωση μπορεί να επιτρέψει στους συλλόγους να δοκιμάσουν πώς θα αποδώσει ένας νεοσύλλεκτος στο συγκεκριμένο τακτικό τους σύστημα πριν υπογράψει, ενώ οι ρυθμιστικές αρχές και τα συνδικάτα παικτών απωθούν το απόρρητο και την ηθική του προφίλ των εφήβων.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Δημιουργήστε επιλογές. Ο σχεδιασμός σε επίπεδο εφαρμογής καθορίζει εάν η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τα πραγματικά αποτελέσματα.
- Ομάδα και ροή εργασίας. Η καλή ενσωμάτωση ροής εργασιών δημιουργεί κέρδη παραγωγικότητας που μπορούν να εμπιστευτούν οι χρήστες.
- Κίνδυνος και ασφάλεια. Οι καλές περιπτώσεις χρήσης μειώνουν την κόπωση λόγω αλλαγής και τον κίνδυνο εφαρμογής.
Προσέξτε
- Η αυτοματοποίηση μιας διαλυμένης διαδικασίας μπορεί να ενισχύσει τα υπάρχοντα προβλήματα.
- Οι ομάδες μπορεί να αυτοματοποιήσουν υπερβολικά και να αφαιρέσουν την απαραίτητη ανθρώπινη κρίση.
- Η ποιότητα μπορεί να αλλάξει αν τα αποτελέσματα δεν αξιολογούνται συνεχώς.
Επόμενα βήματα
- Χαρτογραφήστε την τρέχουσα ροή εργασίας και εντοπίστε το βήμα της υψηλότερης τριβής.
- Καθορίστε ανθρώπινα σημεία ελέγχου πριν από την πλήρη αυτοματοποίηση.
- Εκπαιδεύστε τους χρήστες σε προτροπές, διαδρομές κλιμάκωσης και πρότυπα ποιότητας.
- Παρακολουθήστε τα αποτελέσματα σε επίπεδο εργασίας για να επιβεβαιώσετε τη σταθερή αξία.
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the AI in Player Scouting and Recruitment quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
What is AI in Player Scouting and Recruitment?
Η τεχνητή νοημοσύνη στο σκάουτινγκ παικτών χρησιμοποιεί ανάλυση δεδομένων και βίντεο για να εντοπίσει ταλέντα, να προβλέψει τροχιές σταδιοδρομίας και να βρει υποτιμημένους αθλητές. Αναδιαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο οι σύλλογοι στο ποδόσφαιρο, το μπάσκετ και άλλα αθλήματα αποφασίζουν ποιον θα υπογράψουν και πόσα θα πληρώσουν.
Which early sports-recruitment approach does the guide cite as a precursor to data-driven scouting?
The guide uses Oakland's Moneyball-era statistical approach as an early example of using data to support player recruitment, while modern systems add machine learning and tracking data.
Τι επιτρέπει η όραση υπολογιστών να κάνουν στους ανιχνευτές με τη μετάδοση πλάνα αγώνα;
Η εκτίμηση πόζας και η παρακολούθηση πολλών αντικειμένων μετατρέπουν το ακατέργαστο βίντεο σε συντεταγμένες, επιτρέποντας στους συλλόγους να αναλύουν παίκτες ακόμη και σε πρωταθλήματα χωρίς συστήματα αισθητήρων.
Γιατί οι σύλλογοι χρησιμοποιούν «ομοιότητες παικτών» ή αλγόριθμους πλησιέστερου γείτονα;
Ενσωματώνοντας παίκτες ως φορείς χαρακτηριστικών, οι σύλλογοι μπορούν να αναζητήσουν φθηνότερες εναλλακτικές, των οποίων το στατιστικό προφίλ μοιάζει με ένα αστέρι που δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά.
Ποια μέτρηση είναι ένα παράδειγμα προηγμένης μέτρησης AI/αναλυτικών στοιχείων στο ποδόσφαιρο (ποδόσφαιρο);
Οι αναμενόμενοι στόχοι (xG) μοντελοποιεί την πιθανότητα μια βολή να γίνει γκολ, μια βασική προηγμένη μέτρηση που χρησιμοποιείται στη σύγχρονη ανάλυση προσλήψεων.
Ποια είναι μια σημαντική ηθική ανησυχία που εγείρει ο εντοπισμός τεχνητής νοημοσύνης;
Η συλλογή βιομετρικών δεδομένων, δεδομένων απόδοσης, ακόμη και κοινωνικών δεδομένων για ανηλίκους εγείρει σοβαρά ερωτήματα σχετικά με το απόρρητο και τη δεοντολογία που τα συνδικάτα και οι ρυθμιστικές αρχές εξετάζουν εξονυχιστικά.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα