बुंडेसलिगा अपने असाधारण गोलकीपरों के लिए प्रसिद्ध है, जो इस संबंध में यूरोप की शीर्ष पांच लीगों में संभावित रूप से सबसे प्रमुख है। व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त मैनुअल नेउर के अलावा, बुंडेसलीगा ने उल्लेखनीय गोलकीपरों का उत्पादन किया है जिन्होंने मार्क-आंद्रे टेर स्टेगन की पसंद सहित अन्य लीगों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है, जो बार्सिलोना में सुपरस्टार हैं। इस तरह की कड़ी प्रतिस्पर्धा को देखते हुए, लोग इस सवाल पर बंटे हुए हैं कि जर्मन शीर्ष लीग में सबसे उल्लेखनीय स्वीपर कौन है। जैसा कि पिछली गर्मियों में बायर्न म्यूनिख के खिलाफ यान सोमर के शानदार 19 सेव (बुंडेसलिगा रिकॉर्ड) द्वारा प्रदर्शित किया गया था, जिसने उनके पूर्व क्लब मोन्चेंग्लादबैक को बवेरियन पर ड्रॉ खींचने में मदद की थी, इस लीग के रखवाले शीर्ष स्थान के लिए जमकर होड़ कर रहे हैं।
हमने बार-बार देखा है कि एक कीपर जीत बना या तोड़ सकता है, फिर भी टीम की सफलता पर उनके प्रभाव को निष्पक्ष रूप से मापना चुनौतीपूर्ण बना रहता है। बुंदेसलिगा में सबसे कुशल गोलकीपर कौन है? औसत से अधिक लक्ष्यों को कौन रोकता है? हम अलग-अलग खेल शैली वाले रखवालों की तुलना कैसे कर सकते हैं? यह हमारे अभिभावकों की उपलब्धियों पर कुछ प्रकाश डालने का समय है। नया बुंडेसलीगा मैच फैक्ट दर्ज करें: कीपर एफिशिएंसी।
बुंडेसलिगा में सबसे अच्छे शॉट-स्टॉपर्स के बारे में बात करते समय, सूची लंबी है और शायद ही कभी पूरी हो। हाल के वर्षों में, एक नाम विशेष रूप से प्रभावशाली रहा है: केविन ट्रैप। सालों से ट्रैप को बुंडेसलिगा में सबसे बेहतरीन गोल करने वालों में से एक माना जाता है। न केवल उन्हें 2021/22 सीज़न के दौरान लीग में शीर्ष रेटेड गोलकीपर माना गया था, बल्कि उन्होंने 2018/19 में उस खिताब को भी वापस ले लिया था जब इंट्राचैट फ्रैंकफर्ट यूरोपा लीग सेमीफाइनल में पहुंचा था। यान सोमर के समान, ट्रैप ने अक्सर रातों में अपना सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन दिया जब उनकी टीम बवेरियन के खिलाफ थी।
कई फुटबॉल उत्साही यह तर्क देंगे कि यान सोमर सबसे छोटे होने के बावजूद जर्मनी की शीर्ष लीग में सबसे अच्छे रक्षक हैं। सोमर अपने पैरों पर गेंद के साथ अत्यधिक कुशल है और उसने जबड़े छोड़ने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है जो विश्व अभिजात वर्ग के अन्य लोगों के बराबर है। हालांकि सोमर वास्तव में अपने सर्वश्रेष्ठ दिनों में किसी भी गोलकीपर के स्तर की बराबरी कर सकता है, अतीत में उसके पास अक्सर उन सर्वश्रेष्ठ दिनों के लिए पर्याप्त नहीं था। हालांकि उन्होंने समय के साथ अपनी निरंतरता में सुधार किया है, फिर भी वे कभी-कभी गलतियां करते हैं जो प्रशंसकों को निराश कर सकती हैं। 1 से स्विटज़रलैंड के #2016 होने के नाते, समय ही बताएगा कि क्या वह म्यूनिख में मैनुअल नेउर को सिंहासन से हटा देता है या नहीं।
और ग्रेगर कोबेल के बारे में मत भूलना। बोरूसिया डॉर्टमुंड में शामिल होने के बाद से, कोबेल, जो पहले हॉफेनहेम, ऑग्सबर्ग और वीएफबी स्टटगार्ट के लिए खेल चुके हैं, क्लब के लिए एक उल्लेखनीय हस्ताक्षर रहे हैं। हालांकि जूड बेलिंघम ने संभवतः उन्हें टीम के सर्वोच्च मूल्यवान खिलाड़ी के रूप में पीछे छोड़ दिया है, फिर भी एक वैध तर्क है कि कोबेल डॉर्टमुंड के लिए सबसे महत्वपूर्ण खिलाड़ी हैं। केवल 25 साल की उम्र में, कोबेल विश्व स्तर पर सबसे होनहार युवा गोलकीपरों में से एक है, जो बुंडेसलिगा में गुणवत्ता बचाने और महत्वपूर्ण संख्या में शॉट्स का सामना करने की क्षमता रखता है। डॉर्टमुंड में प्रदर्शन करने का दबाव बहुत अधिक है, उनके भयंकर प्रतिद्वंद्वियों बायर्न म्यूनिख (इस लेखन के समय) के बाद दूसरा, और कोबेल के पास किसी भी बायर्न कीपर के समान रक्षात्मक सुरक्षा नहीं है। 2022/23 में अब तक, टीम की असंगति और अक्सर खराब मिडफ़ील्ड प्रदर्शन के बावजूद, उन्होंने डाई श्वार्जगेलबेन के लिए हर दूसरे मैच में लगभग एक क्लीन शीट हासिल की है।
जैसा कि इन उदाहरणों से पता चलता है, जिस तरह से रखवाले चमकते हैं और प्रतिस्पर्धा करते हैं वे कई गुना हैं। इसलिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि गेंद को नेट में प्रवेश करने से रोकने में गोलकीपरों की प्रवीणता का निर्धारण फुटबॉल डेटा विश्लेषण में सबसे कठिन कार्यों में से एक माना जाता है। बुंडेसलिगा और एडब्ल्यूएस ने बुंडेसलीगा के रखवालों की उपलब्धियों की मात्रा का अध्ययन करने के लिए एक गहन परीक्षा करने के लिए सहयोग किया है। परिणाम एक मशीन लर्निंग (एमएल)-संचालित अंतर्दृष्टि है जो प्रशंसकों को गोलकीपर की दक्षताओं का आसानी से मूल्यांकन और तुलना करने की अनुमति देती है। हम नए बुंडेसलिगा मैच फैक्ट: कीपर एफिशिएंसी की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं।
यह कैसे काम करता है
नई बुंडेसलिगा मैच फैक्ट कीपर दक्षता प्रशंसकों को गोलकीपरों की दक्षता का मूल्यांकन करने की अनुमति देती है ताकि निशानेबाजों को स्कोर करने से रोका जा सके। हालांकि एक मैच के दौरान एक गोलकीपर द्वारा की गई बचतों की कुल संख्या का मिलान करना जानकारीपूर्ण हो सकता है, लेकिन यह सामना किए गए शॉट्स की कठिनाई में भिन्नताओं को ध्यान में नहीं रखता है। सीधे गोलकीपर पर लक्षित 30-मीटर शॉट के नियमित कैच को 5 मीटर की दूरी से लिए गए शॉट से किए गए असाधारण बचाव के बराबर मानने से बचने के लिए, हम प्रत्येक शॉट को xSaves के रूप में जाना जाने वाला मान निर्दिष्ट करते हैं, जो संभावना को मापता है कि कीपर द्वारा एक शॉट को बचाया जाएगा। दूसरे शब्दों में, 0.9 के xSaves मान वाले शॉट को 9 में से 10 बार सहेजा जाएगा।
एक एमएल मॉडल के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है अमेज़न SageMaker, पहले और दूसरे बुंडेसलिगा के चार सीज़न के डेटा का उपयोग करते हुए, उन सभी शॉट्स को शामिल किया गया जो निशाने पर आए (या तो एक लक्ष्य या बचाया जा रहा है)। एक शॉट की व्युत्पन्न विशेषताओं का उपयोग करते हुए, मॉडल इस संभावना को उत्पन्न करता है कि शॉट को गोलकीपर द्वारा सफलतापूर्वक बचा लिया जाएगा। मॉडल द्वारा विचार किए जाने वाले कुछ कारक हैं: लक्ष्य से दूरी, गोलकीपर से दूरी, शॉट कोण, शॉट स्थान और लक्ष्य के बीच खिलाड़ियों की संख्या, गोलकीपर की स्थिति और अनुमानित शॉट प्रक्षेपवक्र। हम देखे गए शॉट के शुरुआती कुछ फ़्रेमों का उपयोग करके शॉट के प्रक्षेपवक्र की भविष्यवाणी करने के लिए एक अतिरिक्त मॉडल का उपयोग करते हैं। शॉट के अनुमानित प्रक्षेपवक्र और गोलकीपर की स्थिति के साथ, xSaves मॉडल गोलकीपर द्वारा गेंद को बचाने की संभावना का मूल्यांकन कर सकता है।
गोलकीपर द्वारा सहेजे गए और स्वीकार किए गए शॉट्स के सभी xSaves मूल्यों को जोड़ने से एक मैच या सीज़न के दौरान एक गोलकीपर के पास होने वाली बचत की अपेक्षित संख्या प्राप्त होती है। इसकी तुलना बचत की वास्तविक संख्या से करने पर कीपर दक्षता प्राप्त होती है। दूसरे शब्दों में, एक सकारात्मक कीपर दक्षता रेटिंग वाला गोलकीपर इंगित करता है कि गोलकीपर ने अपेक्षा से अधिक शॉट बचाए हैं।
कार्रवाई में कीपर दक्षता
कीपर दक्षता दिखाने के लिए कुछ अनुमान निम्नलिखित हैं।
उदाहरण 1
लक्ष्य के लिए बड़ी दूरी, और अपेक्षाकृत कम दूरी और लक्ष्य को कवर करने वाले रक्षकों की बड़ी संख्या के कारण, शॉट के गोल में परिणाम की संभावना कम है। क्योंकि गोलकीपर ने शॉट को बचा लिया, उसे कीपर दक्षता रैंकिंग में थोड़ी वृद्धि प्राप्त होगी।
उदाहरण 2
इस उदाहरण में, स्ट्राइकर लक्ष्य के बहुत करीब है, उसके और गोलकीपर के बीच केवल एक डिफेंडर के साथ, जिसके परिणामस्वरूप बचत की संभावना कम होती है।
उदाहरण 3
इस उदाहरण में, गेंद की गति बहुत अधिक है और गेंद जमीन से ऊपर है, जिसके परिणामस्वरूप बहुत कम संभावना है कि गेंद बच जाएगी। लक्ष्य स्वीकार कर लिया गया था, और इसलिए गोलकीपर को अपने कीपर दक्षता आंकड़े में थोड़ी कमी दिखाई देगी।
क्या एक अच्छी बचत करता है
पिछला वीडियो लगभग 50/50 बचने की संभावना के साथ एक मध्यम कठिनाई शॉट दिखाता है, जिसका अर्थ है कि लीग में आधे रखवाले इसे बचा लेंगे और अन्य आधे लक्ष्य को स्वीकार कर लेंगे। गोलकीपर की स्थिति, वृत्ति और सजगता इस बचत को उल्लेखनीय बनाती है। गोलकीपर तब भी गेंद पर केंद्रित रहता है, जब उसकी दृष्टि रक्षकों द्वारा बाधित की जाती है और अपनी स्थिति को कई बार बदलता है, जहां वह सोचता है कि वह सबसे बड़ा शुरुआती झूठ है। इसे फ्रेम दर फ्रेम देखते हुए, जैसे ही हमला करने वाला खिलाड़ी शॉट लेने के लिए आगे बढ़ता है, गोलकीपर शॉट को बचाने के लिए छलांग लगाने के लिए खुद को बेहतर स्थिति में लाने के लिए पीछे की ओर एक छोटी छलांग लगाता है। कीपर के रिफ्लेक्सिस एकदम सही होते हैं, ठीक उसी समय उतरते हैं जब स्ट्राइकर गेंद को किक करता है। यदि वह बहुत देर से लैंड करता है, तो वह मध्य हवा में होगा क्योंकि गेंद कीमती समय बर्बाद करते हुए गोल की ओर उड़ रही है। घास पर दोनों पैरों के साथ, वह एक मजबूत छलांग लगाता है, शॉट को बचाने के लिए प्रबंध करता है।
कीपर दक्षता कैसे लागू की जाती है
यह बुंडेसलिगा मैच फैक्ट घटना और स्थिति दोनों डेटा का उपभोग करता है। स्थितीय डेटा मैच के दौरान किसी भी समय खिलाड़ियों और गेंद की स्थिति (xy निर्देशांक) पर कैमरे द्वारा एकत्र की गई जानकारी है, जो 25Hz पर पहुंचती है। ईवेंट डेटा में हाथ से लेबल किए गए ईवेंट विवरण शामिल होते हैं, जैसे उपयोगी विशेषताओं के साथ निशाने पर मार दिया. जब निशाने पर एक शॉट (एक रन या सहेजा गया गोल) घटना प्राप्त होती है, तो यह संग्रहीत स्थितीय डेटा पर सवाल उठाता है और पाता है सिंक फ्रेम—एक फ्रेम जिसके दौरान गेंद का समय और स्थिति घटना के साथ मेल खाती है। इस फ्रेम का उपयोग घटना डेटा को स्थितीय डेटा के साथ सिंक्रनाइज़ करने के लिए किया जाता है। सिंक्रनाइज़ होने के बाद, गेंद के प्रक्षेपवक्र को ट्रैक करने वाले बाद के फ़्रेमों का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि गेंद लक्ष्य में कहाँ प्रवेश करेगी। इसके अतिरिक्त, शॉट के समय गोलकीपर की स्थिति पर विचार किया जाता है, साथ ही कई अन्य विशेषताएं जैसे कि गेंद और गोलपोस्ट के बीच रक्षकों की संख्या और गेंद की गति। यह सारा डेटा तब एक ML मॉडल (xGBoost) को दिया जाता है, जिस पर तैनात किया जाता है अमेज़ॅन सेजमेकर सर्वर रहित अनुमान शॉट के सहेजे जाने की संभावना पर एक भविष्यवाणी उत्पन्न करने के लिए।
बीएमएफ लॉजिक स्वयं (एमएल मॉडल को छोड़कर) एक पर चलता है AWS फरगेट कंटेनर। प्रत्येक xSaves भविष्यवाणी के लिए, यह एक पेलोड के रूप में भविष्यवाणी के साथ एक संदेश उत्पन्न करता है, जो तब चल रहे एक केंद्रीय संदेश ब्रोकर द्वारा वितरित किया जाता है। Apache Kafka के लिए Amazon प्रबंधित स्ट्रीमिंग (अमेज़न एमएसके)। भविष्य की ऑडिटिंग और मॉडल में सुधार के लिए जानकारी डेटा लेक में भी स्टोर हो जाती है। काफ्का संदेशों की सामग्री तब एक के माध्यम से लिखी जाती है AWS लाम्बा एक करने के लिए कार्य अमेज़ॅन अरोरा सर्वर रहित डेटाबेस को एक में प्रस्तुत किया जाना है अमेज़न क्विकसाइट डैशबोर्ड। निम्नलिखित आरेख इस वास्तुकला को दिखाता है।
सारांश
नया बुंडेसलिगा मैच फैक्ट कीपर एफिशिएंसी बुंडेसलिगा के गोलकीपरों के शॉट-स्टॉपिंग कौशल को मापता है, जिन्हें दुनिया में बेहतरीन माना जाता है। यह प्रशंसकों और टिप्पणीकारों को मात्रात्मक रूप से यह समझने का अनूठा अवसर देता है कि गोलकीपर के प्रदर्शन ने टीम के मैच के परिणाम या मौसमी उपलब्धियों में कितना योगदान दिया है।
यह बुंडेसलीगा मैच फैक्ट बुंडेसलीगा और एडब्ल्यूएस विशेषज्ञों की एक टीम के बीच विकसित किया गया था। उल्लेखनीय गोलकीपर के प्रदर्शन को मोबाइल ऐप और वेबपेज पर बुंडेसलीगा लाइव टिकर में धकेल दिया जाता है। मैच कमेंटेटर के माध्यम से असाधारण कीपर दक्षता देख सकते हैं डेटा कहानी खोजक, और दृश्य प्रसारण स्ट्रीम के हिस्से के रूप में प्रशंसकों को प्रस्तुत किए जाते हैं।
हमें उम्मीद है कि आप इस बिल्कुल नए बुंडेसलीगा मैच फैक्ट का आनंद लेंगे और यह आपको गेम में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। एडब्ल्यूएस और बुंडेसलीगा के बीच साझेदारी के बारे में अधिक जानने के लिए, यहां जाएं AWS . पर बुंडेसलीगा!
हम यह जानने के लिए उत्साहित हैं कि आप किन पैटर्नों को उजागर करेंगे। अपनी अंतर्दृष्टि हमारे साथ साझा करें: @AWScloud ट्विटर पर, हैशटैग #BundesligaMatchFacts के साथ।
लेखक के बारे में
जेवियर पोवेदा-पेंटर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज टीम के भीतर EMEA स्पोर्ट्स ग्राहकों के लिए एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक हैं। वह दर्शकों के खेल के क्षेत्र में ग्राहकों को मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता और प्रशंसक अनुभव प्रदान करते हुए अपने डेटा को नया करने और भुनाने में सक्षम बनाता है। वह अपने खाली समय में खेल, संगीत और एआई की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए अपने जुनून का अनुसरण करता है।
तारेक हास्केमी एडब्ल्यूएस व्यावसायिक सेवाओं के भीतर एक सलाहकार है। उनके कौशल और विशेषज्ञता के क्षेत्रों में एप्लिकेशन डेवलपमेंट, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और बिग डेटा शामिल हैं। वह क्लाउड के भीतर डेटा-संचालित एप्लिकेशन विकसित करने में ग्राहकों का समर्थन करता है। एडब्ल्यूएस में शामिल होने से पहले, वह विमानन और दूरसंचार जैसे विभिन्न उद्योगों में सलाहकार भी थे। वह ग्राहकों को क्लाउड तक उनके डेटा/एआई यात्रा में सक्षम बनाने के लिए उत्साहित हैं।
जीन-मिशेल लौरियर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज में एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक हैं। वह अपने डेटा से व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करने के लिए AWS ग्राहकों के साथ-साथ डेटा-संचालित अनुप्रयोगों को लागू करने वाली टीमों का नेतृत्व करता है। उन्हें टेक में गोता लगाने और एआई, मशीन लर्निंग और उनके व्यावसायिक अनुप्रयोगों के बारे में जानने का शौक है। वह एक उत्साही साइकिल चालक भी हैं, लंबी बाइक-पैकिंग यात्राएं करते हैं।
फ़ोटिनोस क्यारीकाइड्स AWS प्रोफेशनल सर्विसेज के साथ एक ML इंजीनियर है। वह मशीन लर्निंग, MLOps और एप्लिकेशन डेवलपमेंट के क्षेत्र में अपने प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ग्राहकों को क्लाउड में एप्लिकेशन विकसित करने में मदद करते हैं जो डेटा से उत्पन्न अंतर्दृष्टि का लाभ उठाते हैं और नवाचार करते हैं। अपने खाली समय में, वह दौड़ना और प्रकृति का पता लगाना पसंद करते हैं।
उवे डिक स्पोर्टेक सॉल्यूशंस एजी में डेटा साइंटिस्ट हैं। वह बुंडेसलीगा क्लबों और मीडिया को उन्नत आँकड़ों और डेटा का उपयोग करके अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने में सक्षम बनाने के लिए काम करता है - मैचों से पहले, बाद में और मैच के दौरान। अपने खाली समय में, वह कम के लिए बसता है और अपनी मनोरंजक फुटबॉल टीम के लिए पूरे 90 मिनट तक चलने की कोशिश करता है।
ल्यूक फिगर AWS प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में प्रधान खेल प्रौद्योगिकी सलाहकार हैं। वह खिलाड़ियों, क्लबों, लीगों और बुंडेसलिगा और फॉर्मूला 1 जैसी मीडिया कंपनियों के साथ काम करता है ताकि उन्हें मशीन लर्निंग का उपयोग करके डेटा के साथ कहानियां सुनाने में मदद मिल सके। अपने खाली समय में, वह मन और मनोविज्ञान, अर्थशास्त्र और एआई के बीच के अंतर के बारे में सब कुछ सीखना पसंद करते हैं।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-keeper-efficiency-comparing-keepers-performances-objectively-using-machine-learning-on-aws/
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