南乌拉尔国立大学学生教人工智能评估曲棍球运动员的表现

经济与科学高等学校系统编程系学生米哈伊尔·梅德韦杰夫创建了俄罗斯第一个机器学习模型,可以评估曲棍球运动员的技能水平。在工作中,米哈伊尔不仅使用了大陆曲棍球联盟的统计数据,还使用了其他俄罗斯 (全俄罗斯曲棍球联盟、青少年曲棍球联盟) 和世界联赛 (全国曲棍球联盟、美国曲棍球联盟) 的统计数据。

在评估曲棍球运动员的表现时,会考虑数十个指标:上场时间、传球的准确性和次数、射门的频率和执行情况、强力动作、罚球、赢得决斗等。米哈伊尔使用了三个赛季的统计数据,并将球员分为三类:后卫、边锋和中锋。在评分时,每个类别的曲棍球运动员都会被评估为进攻或防守球员。

“实际上,这是六个机器学习模型:两个用于后卫(进攻和防守),两个用于边锋和中锋,这使我们能够全面评估球员的水平,”米哈伊尔·梅德韦杰夫说。“Pandas 和 Sсlearn 库用于处理数据。在标记数据时,每个数据都会获得以下评级之一:A(主力球员)、B(高级球员)、C(普通球员)和 D(低水平球员)。按位置创建的数据集被混合在一起,然后将每个数据集分为训练、测试和验证。之后,对机器学习模型进行训练和测试以对球员进行分类。”
在工作的所有阶段,这位车里雅宾斯克学生都得到了莫斯科曲棍球俱乐部Spartak员工的协助,米哈伊尔在那里工作了几个赛季。莫斯科俱乐部的管理层注意到了这位才华横溢的程序员,并邀请他担任分析师。

“评估曲棍球运动员效率的系统将使我们能够客观地评估球员,”米哈伊尔·梅德韦杰夫说。 “借助人工智能,可以为球队挑选出具备必要素质和实力的运动员。该系统还显示了曲棍球运动员对球队比赛的影响程度——他传球的次数、射门的频率和准确度等等。”
该系统已成功应用于曲棍球俱乐部 Spartak 体育部门的工作中,不仅用于比较和搜索洲际曲棍球联赛中的球员,还用于其他俄罗斯和世界联赛中的球员。现在,开发人员计划改进软件包并在其中实现其他指标,使球员的描述更加准确。未来的想法之一是教会人工智能不仅评估球员的当前水平,还评估他的潜力。

“许多人认为人工智能很快就会取代人类。然而,我们的目标不是取代人类,而是以可访问的形式提供最多的信息,以便未来人类能够做出最客观、最正确的决定。人工智能应该帮助人类,而不是与他们竞争,”米哈伊尔·梅德韦杰夫说。

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