InayofuataMwongozo unaofuata
AI Drones for Crop Scouting
AI ya kuona
MWONGOZO wa Maombi
AI katika Utafutaji wa Wachezaji na Uajiri
AI katika skauti ya wachezaji hutumia data na uchanganuzi wa video ili kubaini talanta, kutabiri historia ya taaluma, na kupata wanariadha wasiothaminiwa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
It is reshaping how clubs in football, basketball, and other sports decide who to sign and how much to pay.
Dive ya kina
Ukaguaji wa jadi ulitegemea jicho la skauti na hisia ya utumbo, akitazama mechi chache. AI hubadilisha kipimo: mifumo sasa inameza data ya tukio (kila pasi, kukabiliana na risasi), ufuatiliaji wa GPS, na ufuatiliaji wa kompyuta wa wachezaji wote 22 kwenye uwanja. Kampuni kama vile SkillCorner na Stats Perform dondoo za kichezaji kuratibu kutoka kwa video ya utangazaji, huku mifumo ikiiga maelfu ya matarajio mara moja. Mbinu maarufu ya 'Moneyball' ya Oakland A's katika besiboli ilikuwa toleo la mapema la takwimu; AI ya kisasa huipanua kwa kujifunza kwa mashine ambayo hutabiri thamani ya siku zijazo, hatari ya majeraha, na kufaa kwa mtindo. Vilabu kama vile Liverpool FC viliunda idara za sayansi ya data zikiongozwa na wanafizikia. Lengo ni kutafuta vito vilivyofichwa kwenye safu za chini kabla ya wapinzani na vilabu tajiri kufanya hivyo.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Idara ya data ya Liverpool FC ikitumia wanamitindo wa nafasi kupendekeza wasajili kama Mohamed Salah na uhamisho unaotokana na thamani
SkillCorner na Takwimu Hufanya kutoa data ya ufuatiliaji wa wachezaji kutoka kwa video za utangazaji hadi kuwakagua wachezaji katika ligi zisizo na vitambuzi.
Timu za NBA zinazotumia data ya ufuatiliaji wa wachezaji (zamani SportVU) ili kutathmini athari ya ulinzi ambayo alama za sanduku zinakosa.
Vilabu vya besiboli vinavyotumia kasi ya kutoka ya Statcast na data ya kasi ya mzunguko ili kuandaa na kuthamini viunzi na vipiga zaidi ya takwimu za jadi.
Mustakabali wa AI katika Utafutaji wa Wachezaji na Uajiri
Tarajia miundo tajiri zaidi inayochanganya data ya ufuatiliaji, biomechanics, na hata ishara za kisaikolojia na kijamii-mitandao ili kutathmini mawazo na uimara. Data ya vitambuzi inayoweza kuvaliwa italisha uchunguzi wa wakati halisi katika shule, ikiashiria vipaji vya vijana mapema. Uigaji wa kiuzalishaji unaweza kuruhusu vilabu vijaribu jinsi mwajiriwa atakavyofanya kazi ndani ya mfumo wao mahususi wa kimbinu kabla ya kusaini, huku wasimamizi na vyama vya wachezaji vikirudisha nyuma ufaragha na maadili ya kuwaorodhesha vijana.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Tengeneza chaguzi. Muundo wa kiwango cha programu huamua kama AI inaboresha matokeo halisi.
- Timu na mtiririko wa kazi. Ujumuishaji mzuri wa mtiririko wa kazi hutengeneza faida za tija ambazo watumiaji wanaweza kuamini.
- Hatari na usalama. Kesi za utumiaji zilizopangwa vizuri hupunguza uchovu wa mabadiliko na hatari ya utekelezaji.
Jihadharini na
- Kuweka kiotomatiki mchakato uliovunjika kunaweza kukuza shida zilizopo.
- Timu zinaweza kufanya otomatiki kupita kiasi na kuondoa uamuzi unaohitajika wa kibinadamu.
- Ubora unaweza kuyumba ikiwa matokeo hayatatathminiwa mara kwa mara.
Hatua zinazofuata
- Ramani ya mtiririko wa kazi wa sasa na utambue hatua ya msuguano wa juu zaidi.
- Bainisha vituo vya ukaguzi vya binadamu kabla ya otomatiki kamili.
- Fundisha watumiaji kuhusu maekelezo, njia za kupanda na viwango vya ubora.
- Fuatilia matokeo ya kiwango cha kazi ili kuthibitisha thamani endelevu.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the AI in Player Scouting and Recruitment quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is AI in Player Scouting and Recruitment?
AI katika skauti ya wachezaji hutumia data na uchanganuzi wa video ili kubaini talanta, kutabiri historia ya taaluma, na kupata wanariadha wasiothaminiwa. Inarekebisha jinsi vilabu vya soka, mpira wa vikapu na michezo mingine huamua nani wa kusaini na kulipa kiasi gani.
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.
Je, maono ya kompyuta huruhusu skauti kufanya nini na video za mechi za utangazaji?
Ukadiriaji na ufuatiliaji wa vitu vingi hugeuza video mbichi kuwa viwianishi, hivyo basi kuruhusu vilabu kuchanganua wachezaji hata katika ligi zisizo na mifumo ya vitambuzi.
Kwa nini vilabu vinatumia 'kufanana kwa wachezaji' au algoriti za ujirani wa karibu zaidi?
Kwa kupachika wachezaji kama vidhibiti vya vipengele, vilabu vinaweza kutafuta njia mbadala za bei nafuu ambazo wasifu wake wa takwimu unafanana na nyota ambao hawawezi kumudu.
Ni kipimo gani ambacho ni mfano wa kipimo cha hali ya juu cha AI/changanuzi katika soka (soka)?
Malengo yanayotarajiwa (xG) yanadhihirisha uwezekano wa risasi kuwa bao, kipimo kikuu cha juu kinachotumika katika uchanganuzi wa kisasa wa kuajiri.
Je, ni jambo gani kuu la kimaadili lililotolewa na uchunguzi wa AI?
Kukusanya data ya kibayometriki, utendakazi na hata kijamii kuhusu watoto huibua maswali mazito ya faragha na maadili ambayo vyama vya wafanyakazi na wadhibiti wanakagua.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii