HƯỚNG DẪN ứng dụng

AI trong việc tìm kiếm và tuyển dụng cầu thủ

AI trong hoạt động trinh sát cầu thủ sử dụng dữ liệu và phân tích video để phát hiện tài năng, dự đoán quỹ đạo sự nghiệp và tìm ra những vận động viên bị đánh giá thấp.

Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min

Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
  1. Tổng quan
  2. Lặn sâu
  3. Triển khai trong thế giới thực
  4. Tương lai của AI trong việc tìm kiếm và tuyển dụng cầu thủ
  5. Đưa nó vào thực tế
  6. Tiếp tục khám phá
  7. Câu hỏi thường gặp

Tổng quan

Nó đang định hình lại cách các câu lạc bộ bóng đá, bóng rổ và các môn thể thao khác quyết định ký hợp đồng với ai và trả bao nhiêu.

Lặn sâu

Trinh sát truyền thống dựa vào con mắt và linh cảm của trinh sát, xem một số trận đấu. AI thay đổi quy mô: các hệ thống hiện sử dụng dữ liệu sự kiện (mỗi đường chuyền, tắc bóng và sút), theo dõi GPS và theo dõi bằng thị giác máy tính của tất cả 22 cầu thủ trên sân. Các công ty như SkillCorner và Stats Performance trích xuất tọa độ trình phát từ video phát sóng, trong khi các nền tảng lập mô hình hàng nghìn khách hàng tiềm năng cùng một lúc. Cách tiếp cận 'Moneyball' nổi tiếng của đội Oakland A trong môn bóng chày là một phiên bản thống kê ban đầu; AI hiện đại mở rộng nó bằng công nghệ học máy để dự đoán giá trị trong tương lai, nguy cơ chấn thương và sự phù hợp về phong cách. Các câu lạc bộ như Liverpool FC đã xây dựng các khoa khoa học dữ liệu do các nhà vật lý lãnh đạo. Mục tiêu là tìm ra những viên ngọc ẩn ở các đội hạng dưới trước khi các đối thủ và câu lạc bộ giàu có hơn làm được.

Triển khai trong thế giới thực

Bộ phận dữ liệu của Liverpool FC sử dụng các mô hình vị trí để đề xuất những bản hợp đồng như Mohamed Salah và các vụ chuyển nhượng theo hướng giá trị

SkillCorner và Stats Thực hiện trích xuất dữ liệu theo dõi người chơi từ các đoạn phim phát sóng để trinh sát người chơi trong các giải đấu không có phạm vi phủ sóng của cảm biến

Các đội NBA sử dụng dữ liệu theo dõi cầu thủ (trước đây là SportVU) để đánh giá tác động phòng ngự mà các điểm số đã bỏ lỡ

Các câu lạc bộ bóng chày sử dụng dữ liệu về tốc độ thoát và tốc độ quay của Statcast để dự thảo và đánh giá các cầu thủ ném bóng cũng như vận động viên ném bóng vượt xa các số liệu thống kê truyền thống

Tương lai của AI trong việc tìm kiếm và tuyển dụng cầu thủ

Mong đợi các mô hình đa phương thức phong phú hơn kết hợp dữ liệu theo dõi, cơ chế sinh học và thậm chí cả các tín hiệu tâm lý và truyền thông xã hội để đánh giá tâm lý và độ bền. Dữ liệu cảm biến có thể đeo sẽ cung cấp thông tin tìm kiếm theo thời gian thực trong các học viện, đánh dấu các tài năng trẻ sớm hơn. Mô phỏng tổng quát có thể cho phép các câu lạc bộ kiểm tra xem một tân binh sẽ hoạt động như thế nào trong hệ thống chiến thuật cụ thể của họ trước khi ký hợp đồng, trong khi các cơ quan quản lý và liên đoàn cầu thủ đẩy lùi quyền riêng tư và đạo đức của việc lập hồ sơ thanh thiếu niên.

Đưa nó vào thực tế

Tại sao nó quan trọng

  • Xây dựng lựa chọn. Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
  • Nhóm và quy trình làm việc. Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
  • Rủi ro và an toàn. Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.

coi chừng

  • Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
  • Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
  • Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.

Các bước tiếp theo

  1. Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
  2. Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
  3. Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
  4. Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.

Tiếp tục khám phá

Bản tin miễn phí

Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày

Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.

Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.

Tự kiểm tra

Take the AI in Player Scouting and Recruitment quiz

Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.

Bắt đầu bài kiểm tra

Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp

Câu hỏi thường gặp

AI trong Hướng đạo và Tuyển dụng Người chơi là gì?

AI trong hoạt động trinh sát cầu thủ sử dụng dữ liệu và phân tích video để phát hiện tài năng, dự đoán quỹ đạo sự nghiệp và tìm ra những vận động viên bị đánh giá thấp. Nó đang định hình lại cách các câu lạc bộ bóng đá, bóng rổ và các môn thể thao khác quyết định ký hợp đồng với ai và trả bao nhiêu.

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.

Thị giác máy tính cho phép các tuyển trạch viên làm gì với cảnh quay trận đấu được phát sóng?

Ước tính tư thế và theo dõi đa đối tượng biến video thô thành tọa độ, cho phép các câu lạc bộ phân tích người chơi ngay cả trong các giải đấu không có hệ thống cảm biến.

Tại sao các câu lạc bộ sử dụng 'sự giống nhau của người chơi' hoặc thuật toán lân cận gần nhất?

Bằng cách nhúng các cầu thủ dưới dạng vectơ đặc trưng, ​​các câu lạc bộ có thể tìm kiếm các lựa chọn thay thế rẻ hơn có hồ sơ thống kê giống với một ngôi sao mà họ không thể mua được.

Chỉ số nào là ví dụ về thước đo AI/phân tích nâng cao trong bóng đá (bóng đá)?

Bàn thắng kỳ vọng (xG) mô hình hóa xác suất một cú sút trở thành bàn thắng, một thước đo nâng cao chủ yếu được sử dụng trong phân tích tuyển dụng hiện đại.

Mối quan tâm lớn về mặt đạo đức mà hoạt động trinh sát AI nêu ra là gì?

Việc thu thập dữ liệu sinh trắc học, hiệu suất và thậm chí cả dữ liệu xã hội về trẻ vị thành niên đặt ra những câu hỏi nghiêm trọng về quyền riêng tư và đạo đức mà các công đoàn và cơ quan quản lý đang xem xét kỹ lưỡng.