Продвинутая аналитика все глубже проникает в спорт. Группа исследователей из Disney, Caltech и STATS занялась вопросом предсказания принятия решений спортсменами, в качестве предметной области в данном случае взят футбол и поведение игроков на поле. По историческим данным обучена нейронная сеть (тут снова deep learning - все как вы любите), дающая предсказание, как бы поступил тот или иной игрок в текущей ситуации на поле. В результате можно сравнить действия своей команды с поведением более эффективной, с саму систему вполне можно использовать в тренерском штабе для выработки стратегии игры и тактики для конкретных игроков. https://www.engadget.com/2017/03/06/deep-learning-studies-athlete-decisions/ #ai #dnn #sport #analytics
Engadget
AI predicts how athletes will react in certain situations
The models could help teams improve their play styles.
Сенсоры и продвинутая аналитика в спорте неизбежно пробьют путь. Я уже писал недавно про футбол, есть российский стартап Iceberg с аналитикой для хоккея. А вот и баскетбол: к шнуркам баскетболистов и мячу приделаны сенсоры, которые трекаются в трехмерном пространстве группой сенсоров, расставленных вокруг площадки. В результате в режиме реального времени появляется цифровая картина матча, включая такую аналитику, как броcки, передачи, перехваты и т.п. Обычно для такой работы применяют специально обученных людей. https://techcrunch.com/2017/03/17/watch-sensors-track-a-full-court-basketball-game-in-real-time #iot #sport #analytics
TechCrunch
Watch sensors track a full-court basketball game in real time
Here’s your cool sports hardware demo of the week: ShotTracker, the Kansas City-based startup whose team-focused offering can track and collect analytics from an entire basketball game in…
Новый рассказ в Real Life Code - на этот раз про использование IoT в лыжном спорте. Через набор сенсоров, размещенных на спорстмене, генерируются данные о движениях и применяемых приемах. Собранные данные отправляются в облако, где, как не трудно догадаться, анализируются на базе Azure ML, что позволяет классифицировать спортсменов по уровню профессионализма и дать рекомендации новичкам (вплоть до трехмерной визуализации через Unity). https://www.microsoft.com/reallifecode/2017/06/29/iot-sports-sensor-machine-learning-helps-amateurs-up-their-game/ #sport #iot #ml
Real Life Code
IoT Sports Sensor Machine Learning Helps Amateurs Up Their Game - Real Life Code
With wearable IoT sensors, we can collect positional and motion data that allow us create machine learning models that measure this expertise level distinction between professionals and amateurs with high precision and accuracy.
Футбольное, пятнично-субботнее: Chintan Trivedi рассказывает, как использовать обучение с подкреплением, чтобы научить бота забивать угловые в FIFA2018. https://towardsdatascience.com/using-deep-q-learning-in-fifa-18-to-perfect-the-art-of-free-kicks-f2e4e979ee66 #ai #ml #sport #esport
Towards Data Science
Using Deep Q-Learning in FIFA 18 to perfect the art of free-kicks
A code tutorial in Tensorflow that uses Reinforcement Learning to take free kicks.