مهارة حقائق مباراة الدوري الألماني: قياس صفات لاعب كرة القدم باستخدام التعلم الآلي على AWS

في كرة القدم ، كما هو الحال في العديد من الرياضات ، كانت المناقشات حول اللاعبين الفرديين دائمًا جزءًا من المتعة. "من هو أفضل هداف؟" أو "من هو ملك المدافعين؟" هي أسئلة تتم مناقشتها بشكل دائم من قبل المعجبين ، وتضخم وسائل التواصل الاجتماعي هذا النقاش. فقط ضع في اعتبارك أن Erling Haaland و Robert Lewandowski و Thomas Müller وحدهم لديهم 50 مليون متابع على Instagram. يدرك العديد من المعجبين الإحصائيات الرائعة التي ينشئها لاعبو النجوم مثل ليفاندوفسكي وهالاند ، لكن قصصًا كهذه ليست سوى غيض من فيض.

ضع في اعتبارك أن ما يقرب من 600 لاعب متعاقد معهم في الدوري الألماني ، ولكل فريق أبطاله - اللاعبون الذين يتم تقديمهم لجلب مهارة معينة لتحملها في المباراة. ابحث على سبيل المثال في Michael Gregoritsch من FC Augsburg. حتى كتابة هذه السطور (يوم المباراة 21) ، سجل خمسة أهداف في موسم 21/22 ، وهو أمر لا يجعل أي شخص يذكره في محادثة حول أفضل الهدافين. لكن دعونا ننظر عن كثب: إذا جمعت قيم الهدف المتوقع (xGoals) لجميع فرص التهديف التي حصل عليها غريغوريتش هذا الموسم ، فإن الرقم الذي تحصل عليه هو 1.7. هذا يعني أنه أفرط في تنفيذ تسديداته على المرمى بنسبة + 194٪ ، مسجلاً 3.2 هدفًا أكثر مما كان متوقعًا. في المقابل ، تجاوز ليفاندوفسكي أداءه بـ 1.6 هدف فقط (+ 7٪). يا له من إنجاز! من الواضح أن غريغوريتش يجلب مهارة خاصة إلى أوغسبورغ.

إذن كيف يمكننا تسليط الضوء على جميع القصص المخفية عن لاعبي الدوري الألماني الفردي ومهاراتهم وتأثيرهم على نتائج المباريات؟ أدخل حقيقة مباراة Bundesliga الجديدة المدعومة من AWS والتي تسمى Skill. تم تطوير المهارة من خلال تحليل متعمق بواسطة DFL و AWS لتحديد اللاعبين ذوي المهارات في أربع فئات محددة: البادئ ، والمنهي ، والفائز بالكرة ، والعداء. يقدم هذا المنشور نظرة عميقة في هذه المهارات الأربع ويناقش كيفية تنفيذها على البنية التحتية لـ AWS.

نقطة أخرى مثيرة للاهتمام هي أنه حتى الآن ، تم تطوير حقائق مباراة الدوري الألماني بشكل مستقل عن بعضها البعض. المهارة هي أول حقيقة عن مباراة في الدوري الألماني تجمع بين مخرجات العديد من حقائق مباراة الدوري الألماني في الوقت الفعلي باستخدام بنية متدفقة مبنية عليها الأمازون يدير كافكا الجري (أمازون MSK).

المبادر

البادئ هو اللاعب الذي يؤدي عددًا كبيرًا من التمريرات القيّمة الأولى والثانية. لتحديد وقياس قيمة تلك المساعدة ، قدمنا ​​مقياس xAssist الجديد. يتم حسابها من خلال تتبع التمريرة الأخيرة والثانية قبل التسديدة على الهدف ، وتعيين قيمة xGoals ذات الصلة لتلك الإجراءات. البادئ الجيد يخلق الفرص في ظل ظروف صعبة من خلال إكمال التمريرات بنجاح بمعدل صعوبة عالية. لتقييم مدى صعوبة إكمال تصريح معين ، نستخدم الموجود لدينا إكس باس نموذج. في هذا المقياس ، نستبعد عن قصد الكرات العرضية والركلات الحرة للتركيز على اللاعبين الذين يولدون فرصًا للتسجيل بفضل تمريراتهم الدقيقة من اللعب المفتوح.

يتم احتساب درجة المهارة بالصيغة التالية:

لنلقِ نظرة على البادئ الحالي من المرتبة الأولى ، توماس مولر ، كمثال. لقد جمع قيمة xAssist 1 حتى كتابة هذه السطور (يوم المباراة 9.23) ، مما يعني أن تمريراته للاعبين التاليين الذين سددوا نحو المرمى قد ولّدت قيمة إجمالية لـ xGoal تبلغ 21. نسبة xAssist لكل 9.23 دقيقة هي 90. يمكن حساب هذا من إجمالي وقت اللعب للموسم الحالي ، وهو أمر رائع - أكثر من 0.46 دقيقة من وقت اللعب. كمساعدة ثانية ، حقق قيمة إجمالية قدرها 1,804 ، والتي تترجم في 3.80 ثانية تمريرات لكل 0.19 دقيقة. في المجموع ، كانت 90 تمريرات صعبة من أصل 38 تمريراته الأولى. وكمساعدة ثانية ، كانت 58 تمريرة من أصل 11 تمريرات صعبة أيضًا. بهذه الإحصائيات ، قفز توماس مولر بنفسه إلى المركز الأول في ترتيب البادئ. للمقارنة ، يعرض الجدول التالي قيم الثلاثة الأوائل الحالية.

..	xAssist	xAssistper 90	xSecondAssist	xSecondAssistper90	صعبة التمريرات بمساعدة	التمريرات الصعبة بمساعدة 2	النتيجة
توماس مولر - المرتبة الأولى	9.23	0.46	3.80	0.18	38	11	0.948
سيرج جنابري - الرتبة 2	3.94	0.25	2.54	0.16	15	11	0.516
فلوريان فيرتز - المرتبة الثالثة	6.41	0.37	2.45	0.14	21	1	0.510

المنهى

المهاجم هو اللاعب الذي يجيد تسجيل الأهداف بشكل استثنائي. يتمتع بكفاءة عالية في التسديد ويحقق العديد من الأهداف المتعلقة بوقت لعبه. تعتمد المهارة على الأهداف الفعلية المسجلة واختلافها عن الأهداف المتوقعة (xGoals). هذا يسمح لنا بتقييم ما إذا كانت الفرص يتم استغلالها بشكل جيد. لنفترض أن مهاجمين لهما نفس عدد الأهداف. هل هم أقوياء بنفس القدر؟ أم أن أحدهما يسجل نتيجة ظروف سهلة بينما ينتهي الآخر في مواقف صعبة؟ مع كفاءة التسديد ، يمكن الإجابة على هذا: إذا تجاوزت الأهداف المسجلة عدد xGoals ، فإن اللاعب يبالغ في الأداء ويكون مطلق النار أكثر كفاءة من المتوسط. من خلال حجم هذا الاختلاف ، يمكننا تحديد مدى تفوق كفاءة الرامي على المتوسط.

يتم احتساب درجة المهارة بالصيغة التالية:

بالنسبة للمركز النهائي ، نركز أكثر على الأهداف. يعطي الجدول التالي نظرة فاحصة على الثلاثة الأوائل الحالية.

..	الأهداف	الأهداف	كفاءة التسديدة	النتيجة
روبرت ليفاندوفسكي - الرتبة 1	24	1.14	1.55	0.813
إيرلينج هالاند - المرتبة 2	16	1.18	5.32	0.811
باتريك شيك - الرتبة 3	18	1.10	4.27	0.802

سجل روبرت ليفاندوفسكي 24 هدفاً هذا الموسم ، ما يضعه في المركز الأول. على الرغم من أن Haaland يتمتع بكفاءة أعلى في التسديد ، إلا أنه لا يكفي أن يحتل Haaland المرتبة الأولى ، لأننا نعطي وزناً أعلى للأهداف المسجلة. يشير هذا إلى أن ليفاندوفسكي يستفيد بشكل كبير من جودة وكمية التمريرات التي حصل عليها ، على الرغم من أنه يسجل نتائج جيدة بشكل استثنائي. سجل باتريك شيك هدفين أكثر من هالاند ، لكن لديه هدف أقل لكل 90 دقيقة وكفاءة تسديد أقل.

عداء

يمتلك العداء القدرة الجسدية على الوصول إلى سرعات قصوى عالية ، ويقوم بذلك في كثير من الأحيان أكثر من غيره. لهذا الغرض ، نقوم بتقييم متوسط ​​السرعات القصوى عبر جميع ألعاب الموسم الحالي للاعب ونقوم بتضمين معدل تكرار العدو السريع لكل 90 دقيقة ، من بين مقاييس أخرى. يتم احتساب العدو السريع إذا ركض اللاعب بسرعة لا تقل عن 4.0 م / ث لأكثر من ثانيتين ، ووصل إلى سرعة قصوى لا تقل عن 6.3 م / ث خلال هذا الوقت. تتميز مدة العدو بالوقت بين المرة الأولى والأخيرة التي يتم فيها الوصول إلى عتبة 6.3 م / ث ، ويجب أن تكون على الأقل ثانية واحدة ليتم الاعتراف بها. لا يمكن اعتبار أن سباق السرعة الجديد قد حدث إلا بعد أن انخفضت السرعة إلى ما دون عتبة 1 م / ث مرة أخرى.

يتم احتساب درجة المهارة بالصيغة التالية:

تسمح لنا المعادلة بتقييم الطرق العديدة التي يمكننا من خلالها النظر في سباقات السرعة التي يقوم بها اللاعبون ، والذهاب إلى أبعد من مجرد النظر إلى السرعات القصوى التي ينتجها هؤلاء اللاعبون. على سبيل المثال ، يمتلك إرميا سانت جوست رقم قياسي للموسم الحالي يبلغ 36.65 كم / ساعة. ومع ذلك ، إذا نظرنا إلى وتيرة سباقاته السريعة ، فسنجد أنه يركض تسع مرات فقط في المتوسط ​​في كل مباراة! من ناحية أخرى ، قد لا يكون ألفونسو ديفيز بنفس سرعة سانت جوست (السرعة القصوى 36.08 كم / ساعة) ، ولكنه يؤدي 31 سباقًا مذهلاً في كل مباراة! يركض بشكل متكرر بسرعة أعلى بكثير ، مما يفتح مساحة لفريقه على أرض الملعب.

الفائز بالكرة

يتسبب اللاعب الذي يتمتع بهذه القدرة في خسارة الكرة للفريق المنافس ، بشكل إجمالي ومتعلق بوقت لعبه. إنه يربح عددًا كبيرًا من المبارزات الأرضية والجوية ، ويسرق الكرة أو يعترضها في كثير من الأحيان ، مما يخلق تحكمًا آمنًا بالكرة بنفسه ، وإمكانية لفريقه للهجوم المضاد.

يتم احتساب درجة المهارة بالصيغة التالية:

حتى كتابة هذه السطور ، الفائز بالمركز الأول هو دانيلو سواريس. لديه ما مجموعه 235 مبارزات دفاعية. من أصل 235 مبارزة دفاعية ، فاز بـ 75 ، وهزم خصومه في مواجهة. اعترض 51 كرة هذا الموسم في مركز لعبه كظهير دفاعي ، مما منحه معدل فوز حوالي 32٪. في المتوسط ​​، اعترض 2.4 كرة كل 90 دقيقة.

مثال المهارة

تمكننا حقيقة مباراة Skill Bundesliga من الكشف عن قدرات لاعبي البوندسليجا ونقاط قوتهم. تضع تصنيفات المهارة اللاعبين في دائرة الضوء التي ربما لم يلاحظها أحد من قبل في تصنيفات الإحصاءات التقليدية مثل الأهداف. على سبيل المثال ، خذ لاعبًا مثل Michael Gregoritsch. Gregoritsch هو مهاجم لفريق FC Augsburg الذي احتل المركز السادس في الترتيب النهائي اعتبارًا من الجولة 21. وقد سجل خمسة أهداف حتى الآن ، وهو ما لن يضعه في صدارة أي ترتيب هدافي. ومع ذلك ، تمكن من القيام بذلك في 663 دقيقة فقط لعبها! أحد هذه الأهداف كان هدف التعادل المتأخر في الدقيقة 97 الذي ساعد أوجسبورج على تفادي الخسارة خارج أرضه في برلين.

من خلال حقيقة مباراة Skill Bundesliga ، يمكننا أيضًا التعرف على الصفات المختلفة لكل لاعب. أحد الأمثلة على ذلك هو نجم دورتموند إرلينج هالاند ، الذي حصل أيضًا على شارة العداء والمركز النهائي ، ويحتل حاليًا المركز السادس بين لاعبي البوندسليجا.

تستند جميع هذه المقاييس إلى بيانات حركة اللاعب والبيانات المتعلقة بالهدف والبيانات المتعلقة بعمل الكرة والبيانات المتعلقة بالتمرير. نقوم بمعالجة هذه المعلومات في خطوط أنابيب البيانات واستخراج الإحصاءات اللازمة ذات الصلة لكل مهارة ، مما يسمح لنا بحساب تطور جميع المقاييس في الوقت الفعلي. يتم تطبيع العديد من الإحصائيات المذكورة أعلاه بمرور الوقت على أرض الملعب ، مما يسمح بالنظر في اللاعبين الذين لديهم القليل من وقت اللعب ولكنهم يقدمون أداءً رائعًا بشكل مذهل عندما يلعبون. يتم دمج مجموعات المقاييس وأوزانها في نتيجة واحدة. والنتيجة هي ترتيب جميع اللاعبين على مهارات الأربعة لاعبين. يحصل اللاعبون المصنفون في المراكز العشرة الأولى على شارة مهارة لمساعدة المشجعين في التعرف بسرعة على الصفات الاستثنائية التي يجلبونها إلى فرقهم.

التنفيذ والبنية

حقائق مباراة البوندسليجا التي تم تطويرها حتى هذه اللحظة مستقلة عن بعضها البعض وتعتمد فقط على استيعاب بيانات الموقع والحدث ، بالإضافة إلى حساباتهم الخاصة. ومع ذلك ، يتغير هذا بالنسبة لمهارة حقائق المباراة الجديدة في الدوري الألماني ، والتي تحسب تصنيفات المهارة بناءً على البيانات التي تنتجها حقائق المطابقة الحالية ، على سبيل المثال xGoals أو xPass. يمكن أن يكون لنتيجة حدث واحد ، ربما يكون هدفًا رائعًا مع فرص منخفضة للدخول ، تأثير كبير على ترتيب مهارة اللاعب النهائي. لذلك ، قمنا ببناء بنية توفر دائمًا أحدث تصنيفات المهارات كلما كان هناك تحديث للبيانات الأساسية. لتحقيق تحديثات في الوقت الفعلي للمهارات ، نستخدم Amazon MSK ، وهي خدمة AWS مُدارة لـ Apache Kafka ، كحل لتدفق البيانات والمراسلة. بهذه الطريقة ، يمكن أن تنقل حقائق مختلفة عن مباراة الدوري الألماني آخر الأحداث والتحديثات في الوقت الفعلي.

يتكون الهيكل الأساسي للمهارة من أربعة أجزاء رئيسية:

• An مجموعة Amazon Aurora Serverless يخزن جميع مخرجات حقائق المطابقة الحالية. يتضمن ذلك ، على سبيل المثال ، البيانات الخاصة بكل تمريرة (مثل xPass ، اللاعب ، المتلقي المقصود) أو اللقطة (xGoal ، اللاعب ، الهدف) التي حدثت منذ تقديم حقائق مباراة الدوري الألماني.
• مركزية AWS لامدا تقوم الوظيفة بكتابة مخرجات Bundesliga Match Fact في قاعدة بيانات Aurora وإخطار المكونات الأخرى بوجود تحديث.
• دالة Lambda لكل مهارة فردية تحسب تصنيف المهارة. تعمل هذه الوظائف كلما توفرت بيانات جديدة لحساب المهارة المحددة.
• تعمل مجموعة Amazon MSK Kafka كنقطة اتصال مركزية بين كل هذه المكونات.

يوضح الرسم التخطيطي التالي سير العمل هذا. ترسل كل حقيقة من حقائق مباراة الدوري الألماني على الفور رسالة حدث إلى كافكا كلما كان هناك تحديث لحدث ما (مثل قيمة xGoals المحدثة لحدث لقطة). يتم تشغيل وظيفة المرسل المركزي Lambda تلقائيًا عندما ترسل Bundesliga Match Fact مثل هذه الرسالة وتكتب هذه البيانات إلى قاعدة البيانات. ثم يرسل رسالة أخرى عبر كافكا تحتوي على البيانات الجديدة إلى كافكا ، والتي تعمل كمحفز لوظائف حساب المهارة الفردية. تستخدم هذه الوظائف البيانات من حدث المشغل هذا ، بالإضافة إلى مجموعة Aurora الأساسية ، لحساب ونشر أحدث تصنيفات المهارات. لإلقاء نظرة أكثر تعمقًا على استخدام Amazon MSK في هذا المشروع ، راجع مدونة Set Piece Threat.

نبذة عامة

في هذا المنشور ، أوضحنا كيف تتيح مهارة حقائق مباراة البوندسليغا الجديدة إمكانية المقارنة الموضوعية بين لاعبي الدوري الألماني على أربعة أبعاد أساسية للاعب ، بناءً على حقائق مباراة الدوري الألماني المستقلة السابقة والجمع بينها في الوقت الفعلي. يسمح هذا للمعلقين والمشجعين على حد سواء باكتشاف قدرات اللاعبين التي لم يلاحظها أحد من قبل وإلقاء الضوء على الأدوار التي يؤديها العديد من لاعبي الدوري الألماني.

حقيقة مباراة Bundesliga الجديدة هي نتيجة تحليل متعمق أجراه خبراء كرة القدم في Bundesliga وعلماء بيانات AWS لتقطير وتصنيف صفات لاعبي كرة القدم بناءً على بيانات الأداء الموضوعية. تظهر شارات مهارات اللاعب في التشكيلة وعلى صفحات تفاصيل اللاعب في تطبيق Bundesliga. في البث ، يتم توفير مهارات اللاعب للمعلقين من خلال مكتشف قصة البيانات ويظهر بشكل مرئي للجماهير عند تبديل اللاعب وعندما ينتقل اللاعب إلى أعلى 10 مراتب.

نأمل أن تستمتع بحقيقة مباراة البوندسليجا الجديدة تمامًا وأن تزودك برؤى جديدة حول اللعبة. لمعرفة المزيد حول الشراكة بين AWS و Bundesliga ، تفضل بزيارة الدوري الألماني على AWS!

---

حول المؤلف

سيمون رولفز لعب 288 مباراة في الدوري الألماني كلاعب وسط ، وسجل 41 هدفًا وفاز في 26 مباراة دولية مع منتخب ألمانيا. يشغل رولفز حاليًا منصب المدير الرياضي في Bayer 04 Leverkusen حيث يشرف على قائمة اللاعبين المحترفين وقسم الكشافة وتطوير شباب النادي ويطورها. يكتب سايمون أيضًا أعمدة أسبوعية على موقع Bundesliga.com حول أحدث حقائق عن مباراة Bundesliga المدعومة من AWS

لوك فيجدور هو أحد كبار المتخصصين في تكنولوجيا الرياضة في فريق الخدمات الاحترافية في AWS. يعمل مع لاعبين وأندية ودوريات وشركات إعلامية مثل Bundesliga و Formula 1 لمساعدتهم على سرد القصص بالبيانات باستخدام التعلم الآلي. في أوقات فراغه ، يحب أن يتعلم كل شيء عن العقل والتقاطع بين علم النفس والاقتصاد والذكاء الاصطناعي.

باسكال كونر مطور تطبيقات سحابية في فريق خدمات AWS الاحترافية. إنه يعمل مع العملاء عبر الصناعات لمساعدتهم على تحقيق نتائج أعمالهم عبر تطوير التطبيقات و DevOps والبنية التحتية. إنه شغوف للغاية بالرياضة ويستمتع بلعب كرة السلة وكرة القدم في أوقات فراغه.

طارق الهاشمي هو مستشار في خدمات AWS الاحترافية. تشمل مهاراته ومجالات خبرته تطوير التطبيقات وعلوم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة. يقع مقره في هامبورغ ، وهو يدعم العملاء في تطوير التطبيقات القائمة على البيانات داخل السحابة. قبل انضمامه إلى AWS ، كان أيضًا مستشارًا في العديد من الصناعات مثل الطيران والاتصالات. إنه متحمس لتمكين العملاء في رحلة البيانات / الذكاء الاصطناعي إلى السحابة.

جاكوب ميتشالزيك هو عالم بيانات في Sportec Solutions AG. قبل عدة سنوات ، اختار دراسة الرياضيات على لعب كرة القدم ، حيث توصل إلى الاستنتاج ، لم يكن جيدًا بما يكفي في الأخير. يجمع الآن بين هذين الشغوفين في مسيرته المهنية من خلال تطبيق أساليب التعلم الآلي للحصول على رؤية أفضل لهذه اللعبة الجميلة. في أوقات فراغه ، لا يزال يستمتع بلعب كرة القدم السبعة ومشاهدة أفلام الجريمة والاستماع إلى موسيقى الأفلام.

خافيير بوفيدا بانتر هو عالم بيانات لعملاء الرياضة في منطقة أوروبا والشرق الأوسط وإفريقيا ضمن فريق خدمات AWS الاحترافية. إنه يمكّن العملاء في مجال رياضات المتفرجين من الابتكار والاستفادة من بياناتهم ، وتقديم تجارب مستخدمين ومعجبين عالية الجودة من خلال التعلم الآلي وعلوم البيانات. يتابع شغفه بمجموعة واسعة من الرياضات والموسيقى والذكاء الاصطناعي في أوقات فراغه.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-skill-quantifying-football-player-quities-using-machine-learning-on-aws/