Студент ЮУрГУ научил ИИ оценивать эффективность хоккеистов

Студент кафедры системного программирования ВШЭКН Михаил Медведев создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать уровень мастерства хоккеистов. Для работы Михаил использовал статистические данные не только по КХЛ, но и по другим российским (ВХЛ, МХЛ) и мировым лигам (НХЛ, АХЛ).

При оценке эффективности хоккеиста берутся в расчет десятки показателей: игровое время на льду, точность и количество передач, частота и реализация бросков, силовые приемы, удаления, выигранные единоборства и другие. Михаил использовал статистику за три сезона, разделил игроков на три категории: защитники, крайние нападающие и центральные нападающие. При разметке хоккеист каждой из этих категорий получал оценку как атакующий или оборонительный игрок.

«Фактически это шесть моделей машинного обучения: две для защитников (атакующего и оборонительного) и по две модели для крайних и центральных нападающих, которые позволяют в комплексе оценить уровень игрока, – рассказывает Михаил Медведев. – Для работы с данными были использованы библиотеки Pandas и Sсlearn. При разметке данных каждый получал один из следующих рейтингов: A (доминирующий игрок), B (высококлассный игрок), C (игрок среднего уровня) и D (игрок низкого уровня). Созданные наборы данных по позициям были перемешаны, далее каждый набор данных был разбит на тренировочный, тестовый и валидационный. После этого было проведено обучение и тестирование моделей машинного обучения для классификации игроков».

На всех этапах работы челябинскому студенту помогали сотрудники московского ХК «Спартак», где Михаил трудится уже несколько сезонов. Руководство московского клуба заметило талантливого программиста и пригласило на работу в качестве аналитика.

«Система для оценки эффективности хоккеистов позволит объективно оценивать игроков, – говорит Михаил Медведев. – С помощью искусственного интеллекта можно будет подбирать в команду спортсменов с нужными качествами, сильными сторонами. Система также показывает, как сильно хоккеист влияет на игру команды – много ли он отдает передач, часто и точно ли бросает и так далее».

Данная система успешно внедрена в работу спортивного отдела ХК «Спартак» и используется для сравнения и поиска игроков не только в рамках Континентальной хоккейной лиги, но и в других российских и мировых лигах. Сейчас разработчик планирует усовершенствовать программный пакет и внедрить в него другие показатели, которые сделают описание по игрокам более точным. А одна из идей на будущее – научить искусственный интеллект оценивать не только текущий уровень игрока, но и его потенциал.

«Многие считают, что искусственный интеллект в скором времени заменит человека. Однако наша цель не заменить человека, а дать максимум информации в доступном виде, чтобы в дальнейшем было принято наиболее объективное и правильное решение именно человеком. Искусственный интеллект должен помогать человеку, а не конкурировать с ним», – заявляет Михаил Медведев.

Вы нашли ошибку в тексте:
Просто нажмите кнопку «Сообщить об ошибке» — этого достаточно. Также вы можете добавить комментарий.