Mängupallide tähtsus jalgpallis (või USA-s jalgpallis) on viimastel aastatel tõusnud: praegu lüüakse enam kui veerand väravatest väravate kaudu. Vabalöögid ja nurgalöögid loovad üldiselt kõige lootustandvamad olukorrad ning mõned professionaalsed meeskonnad on nendeks mänguosadeks isegi spetsiaalsed treenerid palganud.
Selles postituses jagame, kuidas Bundesliga Match Fact Set Piece Threat aitab hinnata sooritust settides. Kui meeskonnad püüavad neid surnud palli olukordi üha enam ära kasutada, aitab Set Piece Threat vaatajal mõista, kui hästi meeskonnad neid olukordi ära kasutavad. Lisaks selgitab see lugejale, kuidas saab AWS-i teenuseid kasutada reaalajas statistika arvutamiseks.
Bundesliga Union Berlin on suurepärane näide settide asjakohasuse kohta. Meeskonnal õnnestus vaid 2 aastaga tõusta Bundesliga 2-st Euroopa võistlusele. Nad saavutasid 2/18 hooajal Bundesliga 19 kolmanda koha, teenides endale koha Bundesliga väljalangemise play-off'is. Sel hooajal lõid nad avamängust 28 väravat, olles liigas napilt üheksandal kohal. Teisel kohal olid nad aga settpallidega löödud väravate osas (16 väravat).
Kõnekas on see, et esimeses väljalangemise play-offi kohtumises VfB Stuttgarti vastu kindlustas Union 2:2 viigi, lüües nurgalöögi järel pealöögi. Ja kordusmängus jäi Stuttgart passiivse suluseisu tõttu karistuslöögist ilma, võimaldades Unionil pääseda Bundesligasse 0:0 viigiga.
Mängude olulisus Unioni edu jaoks ei piirdu sellega. Union lõpetas oma kaks esimest Bundesliga hooaega tugeva üheteistkümnenda ja seitsmendana, olles saavutatud väravate arvult kolmas ja esimene (lüües mõlemal hooajal 15 väravat). Võrdluseks, liiga meister FC Bayern München suutis mõlemal hooajal lüüa vaid 10 väravat settpallidest. Edu, mida Union Berlin on saavutanud settpallidega, võimaldas neil kindlustada Bundesliga hooajal 20/21 seitsmes koht, mis tähendas kvalifikatsiooni UEFA Euroopa konverentsiliigasse, tõustes Bundesliga 2-st Euroopasse vaid 2 aastat pärast edu saavutamist. Pole üllatav, et otsustavas kohtumises lõid nad ühe oma kahest väravast nurgalöögi järel. Selle kirjutamise ajal on Union Berlin Bundesligas neljandal kohal (20. mängupäev) ja nurgalöögis esimesel kohal. Seda statistikat selgitame hiljem.
Union Berlini tee Euroopasse näitab selgelt ründe- ja kaitsesoorituse mõjukat rolli settide ajal. Seni oli aga fännidel ja ringhäälinguorganisatsioonidel raske seda jõudlust õigesti mõõta, välja arvatud juhul, kui nad tahtsid analüüsida veebisaitidel tohutuid tabeleid. Bundesliga ja AWS on teinud koostööd, et illustreerida ohtu, mida meeskond tekitab, ja ohtu, mida toovad meeskonna vastased mängud, ning tulid välja uue Bundesliga mängu faktiga: Set Piece Threat.
Kuidas Set Piece Threat töötab?
Et teha kindlaks, millist ohtu võistkond oma mängudega kujutab, võtame arvesse nende esituse erinevaid tahke. Oluline on märkida, et me käsitleme nurkadena ainult nurki ja karistuslööke ning arvutame ohu iga kategooria jaoks eraldi.
1. tahk: pallimängu tulemus: väravad, löögid või mitte midagi
Esiteks käsitleme tulemus komplektist. See tähendab, et me jälgime, kas selle tulemuseks on eesmärk. Üldjuhul mõjutavad tulemust aga peened marginaalid, näiteks väravavahi suurepärane tõrje või kui löök lööb sisselöögi asemel posti, seega liigitame ka settpallist tuleneva löögi kvaliteedi. Kaadrid on liigitatud mitmesse kategooriasse.
Kategooria | Selgitus |
Eesmärk | Edukas löök, mis viis väravani |
Väljapaistev | Peaaegu väravani viinud löögid, näiteks löök posti |
korralik | Teised tähelepanuväärsed väravastseenid |
Keskmine | Ülejäänud võimalused, mis sisalduksid šanside suhtarvus asjakohase värava ohuga |
mitte ükski | Tõelist värava ohtu ei tohiks pidada reaalseks võimaluseks, näiteks pealöögi, mis vaevu palli puudutas, või blokeeritud lööki |
Ei mingit lööki | Pilte pole üldse tehtud |
Ülaltoodud video näitab võttetulemuste kategooriate näiteid järgmises järjekorras: silmapaistev, korralik, keskmine, puudub.
2. tahk: löögi potentsiaal
Teiseks arvestab meie algoritm löögi potentsiaali. See hõlmab seda, kui suure tõenäosusega see oleks pidanud viima värava, jättes võrrandist välja lööja tegeliku soorituse. Teisisõnu, me kvantifitseerime selle olukorra väravapotentsiaali, kus löök sooritati. See on jäädvustatud eeldatav eesmärk (xGoals) löögi väärtus. Eemaldame mitte ainult õnne esinemise või selle puudumise, vaid ka löögi või päise kvaliteedi.
3. tahk: komplekti kuuluvate detailide kogus
Järgmisena käsitleme puhtuse aspekti kogus pallid, mille meeskond saab. Meie komplektiohu määratlus mõõdab ohtu komplektipõhiselt. Selle asemel, et summeerida kõik meeskonna tulemused ja xGoal väärtused hooaja jooksul, summeeritakse väärtused nii, et need esindavad keskmist ohtu settpalli kohta. Nii kujutab nurgaoht näiteks meeskonna ohtu igale nurgale ega pea meeskonda ohtlikumaks lihtsalt seetõttu, et neil on rohkem nurki kui teistel meeskondadel (ja seega potentsiaalselt rohkem lööke või väravaid).
4. tahk: Areng aja jooksul
Viimane aspekt, mida tuleb arvestada, on meeskonna ohu arendamine aja jooksul. Mõelgem näiteks meeskonnale, kes lõi esimese kolme mängupäeva jooksul kolm väravat nurgalöögist, kuid ei suuda järgmise 15 mängupäeva jooksul märkimisväärset ohtu pakkuda. Seda meeskonda ei tohiks pidada 19. mängupäeval nurgalöögist märkimisväärseks ohuks, hoolimata sellest, et ta on juba kolm korda värava löönud, mis võib siiski olla hea tagasitulek. Me arvestame seda (positiivset või negatiivset) meeskonna mängukvaliteedi arengut, määrates igale komplektile allahindluse, sõltuvalt sellest, kui kaua see toimus. Teisisõnu, 10 mängupäeva tagasi sooritatud karistuslöök mõjutab arvutuslikku ohtu vähem kui see, mis sooritati viimase või isegi praeguse mängu ajal.
Skoor: komplektide liitmise kohta
Kõik neli kirjeldatud tahku on koondatud iga meeskonna jaoks kaheks väärtuseks, üks nurgalöökide ja teine vabalöökide jaoks, mis kirjeldavad ohtu, mida selle meeskonna vastav settpall praegu endast kujutab. Väärtus on defineeritud kui iga settpalli punktide kaalutud keskmine, kus settpalli skoor on määratletud kui (0.7 * shot-outcome + 0.3 * xG-value)
kui settpalli tulemuseks oli löök ja 0 muidu. The shot-outcome
on 1, kui võistkond saavutas teiste tulemuste korral skoori ja madalamal, näiteks löögil, mis läks mööda, olenevalt selle kvaliteedist. Nagu varem kirjeldatud, määrab iga komplekti osa kaal selle järgi, kui kaua aega tagasi see võeti. Üldiselt on väärtused määratletud vahemikus 0–1, kus 1 on ideaalne tulemus.
Ähvardus komplektiga
Järgmisena võrreldakse iga meeskonna väärtusi liiga keskmisega. Täpne valem on score(team)/avg_score(league) - 1
. Seda väärtust nimetame Set Piece Threat väärtuseks. Meeskonna ohuväärtus on 0, kui see on täpselt sama hea kui liiga keskmine. Väärtus -1 (või -100%) kirjeldab meeskonda, mis ei kujuta endast üldse ohtu, ja väärtus +1 (+100%) kirjeldab meeskonda, mis on liiga keskmisest kaks korda ohtlikum. Nende väärtustega arvutame paremusjärjestuse, mis järjestab meeskonnad 1–18 vastavalt nende ründavale nurgalöögi ja karistuslöökide ohule.
Kasutame samu andmeid ja sarnaseid arvutusi ka kaitseohu arvutamiseks, mis mõõdab meeskonna kaitsevõimet seoses sellega, kuidas nad kaitsevad settpallid. Nüüd, selle asemel, et arvutada skoori enda määratud palli kohta, arvutab algoritm skoori vastase mängupalli kohta. Nii nagu ründeohu puhul, võrreldakse tulemust liiga keskmisega, kuid väärtus on vastupidine: -score(team)/avg_score(league) + 1
. Nii saavutatakse +1 (+100%) oht, kui meeskond ei luba vastastel üldse lööke, samas kui meeskond, kelle kaitseoht on -1 (-100%), on vastaste settpallidele kaks korda vastuvõtlikum kui liigas. keskmine. Jällegi, 0-ga ähvardav meeskond on sama hea kui liiga keskmine.
Set Piece Threati leiud
Setpalliohu oluline aspekt on see, et me keskendume ohuhinnangule, mitte aga löödud ja löödud väravatele. Kui võtame näiteks SC Freiburgi ja Union Berlini 21. mängupäeval, siis selle hooaja jooksul on Freiburg löönud seitse väravat nurgalöögist, võrreldes Union Berlini neljaga. Meie ohu edetabelis on mõlemad meeskonnad siiski üsna võrdsed. Tegelikult ennustame Freiburgi nurka (3. koht) isegi 7% vähem ohtlikuks kui Union Berlini nurk (1. koht). Peamine põhjus on selles, et Union Berlin lõi oma nurgalöögist sarnase arvu suurepäraseid võimalusi, kuid ei suutnud neid võimalusi väravateks muuta. Freiburg seevastu oli oma võimalustega tunduvalt efektiivsem. Selline lahknevus juhuse kvaliteedi ja tegelike eesmärkide vahel võib juhtuda suure variatsiooniga spordialadel nagu jalgpall.
Järgmine graafik näitab Union Berlini ründenurga edetabelit (sinine) ja skoori (punane) mängupäevadel 6–21. 12. mängupäeval lõi Union nurgalöögist värava ja lisaks oli tal suurepärane võimalus teisest nurgalöögist, mis küll väravat ei toonud, kuid mida meie algoritm tajus kõrge ohuna. Lisaks tabas Union 12. mängupäeval seitsmest nurgalöögist viis väravat. Union hüppas selle tulemusel edetabelis kohe kaheteistkümnendalt kohalt viiendale ning Unioni skoori tõusis sama hästi kui liiga keskmine. Kuna Union nägi hilisematel mängupäevadel nurgalöögist järjest rohkem kõrgeid ohte, saavutasid nad samm-sammult nurgalöögiohtude edetabelis esikoha. Skoor on alati võrreldes praeguse liiga keskmisega, mis tähendab, et Unioni oht 21. mängupäeval on nurgalöögist 50% kõrgem kui kõigi liiga meeskondade keskmine oht.
Teostus ja arhitektuur
Bundesliga Match Facts jookseb iseseisvalt AWS Fargate konteinerid sees Amazoni elastsete konteinerite teenus (Amazon ECS). Eelmised Bundesliga mängufaktid kasutavad täpsema statistika arvutamiseks töötlemata sündmuste ja asukohaandmeid. See muutub Set Piece Threati väljalaskmisega, mis analüüsib olemasoleva Bundesliga Match Facti (xGoals) edetabeli arvutamiseks. Seetõttu lõime arhitektuuri, et vahetada reaalajas sõnumeid erinevate Bundesliga mängufaktide vahel reaalajas.
Tagamaks, et uusimad andmed kajastuvad komplekti ohuarvutustes, kasutame Amazoni hallatav voogesitus Apache Kafka jaoks (Amazon MSK). See sõnumivahendaja teenus võimaldab erinevatel Bundesliga mängu faktidel saata ja vastu võtta reaalajas uusimaid sündmusi ja värskendusi. Kasutades Kafka mängu ja Bundesliga Match Facti spetsiifilist teemat, saame kõigist kaasatud süsteemidest kõige värskemad andmed, säilitades samas võimaluse varem saadetud sõnumeid uuesti esitada ja ümber töödelda.
Järgmine diagramm illustreerib lahenduse arhitektuuri:
Tutvustasime selles projektis Amazon MSK-d, et üldiselt asendada kõik Bundesliga Match Factsi platvormi sisemised sõnumid. See tegeleb asukoha- ja sündmusteandmete sisestamisega, mis võivad koguda üle 3.6 miljoni andmepunkti vaste kohta. Amazon MSK-ga saame kasutada püsivat sõnumite talletamist, mis võimaldab mänge igal ajahetkel uuesti mängida. Set Piece Threati puhul keskendutakse aga konkreetsele kasutusjuhtumile, kus Bundesliga mängu faktid toodavad sündmused teistele paralleelselt jooksvatele Bundesliga mängu faktidele.
Selle hõlbustamiseks eristame kahte tüüpi Kafka teemasid: globaalseid ja mängupõhiseid. Esiteks on igal Bundesliga Match Factil oma kindel globaalne teema, mis käsitleb kõiki Bundesliga Match Facti loodud sõnumeid. Lisaks on iga mängu jaoks iga Bundesliga mängu fakti jaoks täiendav mänguspetsiifiline teema, mis käsitleb kõiki Bundesliga mängu fakti konkreetse mängu jaoks loodud sõnumeid. Kui paralleelselt jookseb mitu reaalajas matši, koostatakse esmalt iga sõnum ja saadetakse sellele Bundesliga Match Factiga seotud ülemaailmsele teemale.
Dispetšer AWS Lambda funktsioon on tellitud iga Bundesliga Match Factiga seotud globaalse teema jaoks ja sellel on kaks ülesannet:
- Kirjutage sissetulevad andmed läbi loodud andmebaasi Amazoni relatsioonide andmebaasiteenus (Amazon RDS).
- Levitage sõnumeid, mida teised Bundesliga mängufaktid võivad tarbida, Bundesliga mängufaktide spetsiifiliseks teemaks.
Arhitektuuridiagrammi vasakpoolne külg näitab erinevaid Bundesliga mängufakte, mis jooksevad iga matši puhul üksteisest sõltumatult ja toovad sõnumeid globaalsele teemale. Uus Set Piece Threat Bundesliga Match Fact saab nüüd kasutada konkreetse matši iga löögi jaoks uusimaid xGoal väärtusi (diagrammi parem pool), et kohe arvutada ühe või mitme löögi põhjustanud löögi tekitatud oht.
kokkuvõte
Oleme põnevil Set Piece Threati käivitamise ning mustrite üle, mida kommentaatorid ja fännid selle uhiuue ülevaate abil avastavad. Kui meeskonnad püüavad neid surnud palliolukordi üha enam ära kasutada, aitab Set Piece Threat vaatajal mõista, milline meeskond seda edukalt teeb ja millisel meeskonnal on veel maad katta, mis lisab enne igat sellist mänguseisu. Uus Bundesliga Match Fact on saadaval Bundesliga ringhäälinguorganisatsioonidele, et avastada mängu uusi vaatenurki ja lugusid, ning meeskondade paremusjärjestusi saab igal ajal vaadata Bundesliga rakenduses.
Meil on hea meel teada saada, milliseid mustreid te avastate. Jagage meiega oma teadmisi: @AWScloud Twitteris, hashtagiga #BundesligaMatchFacts.
Autoritest
Simon Rolfes mängis keskpoolkaitsjana 288 Bundesliga mängu, lõi Saksamaa koondises 41 väravat ja võitis 26 mängu. Praegu töötab Rolfes Bayer 04 Leverkuseni spordidirektorina, kus ta jälgib ja arendab profimängijate nimekirja, skaudiosakonda ja klubi noorte arengut. Simon kirjutab ka iganädalasi veergusid saidil Bundesliga.com viimaste Bundesliga mängu faktide kohta, mida toetab AWS
Luuk Figdor on AWS Professional Services meeskonna sporditehnoloogia vanemspetsialist. Ta teeb koostööd mängijate, klubide, liigade ja meediaettevõtetega, nagu Bundesliga ja Vormel 1, et aidata neil masinõppe abil andmetega lugusid rääkida. Vabal ajal meeldib talle õppida kõike mõistuse ja psühholoogia, majanduse ja tehisintellekti ristumiskohtade kohta.
Jan Bauer on AWS Professional Servicesi pilverakenduste arhitekt. Tema huvid on serverita andmetöötlus, masinõpe ja kõik, mis hõlmab pilvandmetöötlust. Ta teeb koostööd klientidega erinevates tööstusharudes, et aidata neil pilveteekonnal edukas olla.
Pascal Kühner on pilverakenduste arendaja AWS-i professionaalsete teenuste meeskonnas. Ta teeb koostööd klientidega erinevates tööstusharudes, et aidata neil rakenduste arenduse, DevOpsi ja infrastruktuuri kaudu oma äritulemusi saavutada. Talle meeldib pallisport ning vabal ajal meeldib mängida korv- ja jalgpalli.
Uwe Dick on Sportec Solutions AG andmeteadlane. Ta töötab selle nimel, et Bundesliga klubid ja meedia saaksid täiustatud statistika ja andmete abil optimeerida oma sooritust – enne, pärast ja nende ajal. Vabal ajal lepib ta vähemaga ja püüab oma harrastusjalgpallimeeskonnale terved 90 minutit vastu pidada.
Javier Poveda-Panter on EMEA spordiklientide andmeteadlane AWS Professional Services meeskonnas. Ta võimaldab publikuspordi valdkonna klientidel uuendusi teha ja oma andmeid ära kasutada, pakkudes masinõppe ja andmeteaduse kaudu kvaliteetseid kasutaja- ja fännikogemusi. Ta järgib vabal ajal oma kirge paljude spordialade, muusika ja tehisintellekti vastu.
- Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
- CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-set-piece-threat-evaluating-team-performance-in-set-pieces-on-aws/
- "
- 28
- 7
- MEIST
- Vastavalt
- konto
- saavutada
- üle
- Täiendavad lisad
- edasijõudnud
- AI
- algoritm
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Lubades
- juba
- Amazon
- analytics
- app
- taotlus
- arhitektuur
- PIIRKOND
- saadaval
- keskmine
- AWS
- korvpall
- Baieri
- maakler
- äri
- helistama
- vastuolu
- Cloud
- cloud computing
- tulevad
- Ettevõtted
- võrreldes
- konkurents
- Arvutama
- arvutustehnika
- Konverents
- arvab
- tarbima
- Konteiner
- Konteinerid
- Praegune
- Kliendid
- andmed
- andmeteadus
- andmeteadlane
- andmebaas
- surnud
- edastamine
- Vaatamata
- arendaja
- & Tarkvaraarendus
- erinev
- Juhataja
- Allahindlus
- Ei tee
- Ökonoomika
- Euroopa
- Euroopa
- sündmus
- sündmused
- kõik
- näide
- vahetamine
- Kogemused
- lõpp
- esimene
- Keskenduma
- Järel
- jalgpall
- Vormel 1
- tasuta
- täis
- funktsioon
- mäng
- Mängud
- Saksamaa
- Globaalne
- eesmärk
- Eesmärgid
- läheb
- hea
- suur
- Käsitsemine
- võttes
- kõrgus
- aitama
- aitab
- Suur
- Kuidas
- HTTPS
- tähtsus
- oluline
- Teistes
- lisatud
- kasvanud
- tööstusharudes
- mõju
- Infrastruktuur
- teadmisi
- el
- seotud
- IT
- hiljemalt
- algatama
- viima
- liigad
- Õppida
- õppimine
- Led
- Pikk
- masin
- masinõpe
- Vastama
- tähendus
- Meedia
- miljon
- meeles
- kõige
- muusika
- avatud
- et
- tellimuste
- Muu
- muidu
- jõudlus
- perspektiivid
- tükk
- inimesele
- mängima
- mängija
- mängijad
- Pro
- Toodetud
- professionaalne
- projekt
- edendamine
- Psühholoogia
- kvaliteet
- Kvartal
- valik
- Töötlemata
- lugeja
- reaalajas
- saama
- Meelelahutuslik
- vabastama
- esindab
- REST
- Tulemused
- jooks
- jooksmine
- teadus
- teadlane
- kindlustama
- Serverita
- teenus
- Teenused
- komplekt
- settib
- Jaga
- märkimisväärne
- sarnane
- So
- jalgpall
- Lahendused
- Sport
- sport
- statistika
- stats
- ladustamine
- Lood
- streaming
- tugev
- edu
- edukas
- Edukalt
- süsteemid
- sihtmärk
- ülesanded
- meeskond
- Tehnoloogia
- Läbi
- aeg
- kokku
- Teemasid
- paljastama
- mõistma
- liit
- Uudised
- us
- kasutama
- väärtus
- Video
- veebilehed
- iga nädal
- M
- jooksul
- sõnad
- Töö
- töötas
- töötab
- kirjutamine
- aastat