बुंडेसलीगा मैच फैक्ट स्किल: एडब्ल्यूएस पर मशीन लर्निंग का उपयोग करके फुटबॉल खिलाड़ी के गुणों को बढ़ाना

फुटबॉल में, कई खेलों की तरह, व्यक्तिगत खिलाड़ियों के बारे में चर्चा हमेशा मस्ती का हिस्सा रही है। "सर्वश्रेष्ठ स्कोरर कौन है?" या “रक्षकों का राजा कौन है?” ऐसे प्रश्न हैं जिन पर प्रशंसकों द्वारा बार-बार बहस की जाती है, और सोशल मीडिया इस बहस को बढ़ा देता है। जरा गौर करें कि अकेले एर्लिंग हैलैंड, रॉबर्ट लेवांडोव्स्की और थॉमस मुलर के इंस्टाग्राम पर संयुक्त रूप से 50 मिलियन फॉलोअर्स हैं। कई प्रशंसक लेवांडोव्स्की और हैलैंड जैसे स्टार खिलाड़ियों द्वारा बनाए गए अविश्वसनीय आंकड़ों के बारे में जानते हैं, लेकिन इस तरह की कहानियां केवल हिमशैल की नोक हैं।

गौर करें कि बुंडेसलीगा में लगभग 600 खिलाड़ी अनुबंध के अधीन हैं, और प्रत्येक टीम के अपने चैंपियन-खिलाड़ी हैं जिन्हें एक मैच में सहन करने के लिए एक विशिष्ट कौशल लाने के लिए पेश किया जाता है। उदाहरण के लिए एफसी ऑग्सबर्ग के माइकल ग्रेगोरीश को देखें। इस लेखन (मैचडे 21) के अनुसार, उन्होंने 21/22 सीज़न में पांच गोल किए हैं, ऐसा कुछ नहीं जो महान गोल स्कोरर के बारे में बातचीत में किसी को भी उनका उल्लेख करे। लेकिन आइए करीब से देखें: यदि आप सभी स्कोरिंग अवसरों के अपेक्षित लक्ष्य (xGoals) मूल्यों को जमा करते हैं, तो इस सीजन में ग्रेगोरिट्सच के पास यह आंकड़ा 1.7 है। इसका मतलब है कि उन्होंने अपने शॉट्स पर +194% से अधिक प्रदर्शन किया, उम्मीद से 3.2 अधिक गोल किए। इसकी तुलना में, लेवांडोव्स्की ने केवल 1.6 लक्ष्यों (+7%) से अधिक प्रदर्शन किया। क्या कारनामा है! स्पष्ट रूप से ग्रेगोरीश ऑग्सबर्ग में एक विशेष कौशल लाता है।

तो हम व्यक्तिगत बुंडेसलीगा खिलाड़ियों, उनके कौशल और मैच के परिणामों पर प्रभाव के बारे में सभी छिपी कहानियों पर कैसे प्रकाश डालते हैं? स्किल नामक एडब्ल्यूएस द्वारा संचालित नया बुंडेसलीगा मैच फैक्ट दर्ज करें। चार विशिष्ट श्रेणियों में कौशल वाले खिलाड़ियों की पहचान करने के लिए डीएफएल और एडब्ल्यूएस द्वारा गहन विश्लेषण के माध्यम से कौशल विकसित किया गया है: आरंभकर्ता, फिनिशर, गेंद विजेता और धावक। यह पोस्ट इन चार कौशलों में एक गहरा गोता लगाती है और चर्चा करती है कि उन्हें AWS अवसंरचना पर कैसे लागू किया जाता है।

एक और दिलचस्प बात यह है कि अब तक बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स को एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया है। स्किल पहला बुंडेसलीगा मैच फैक्ट है जो कि एक स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर का उपयोग करके वास्तविक समय में कई बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स के आउटपुट को जोड़ता है। अमेज़न प्रबंधित स्ट्रीमिंग काफ्का (अमेज़ॅन एमएसके).

प्रारंभ करने वाला

एक सर्जक एक ऐसा खिलाड़ी होता है जो बड़ी संख्या में मूल्यवान पहली और दूसरी सहायता करता है। उन सहायकों के मूल्य की पहचान करने और उन्हें मापने के लिए, हमने नया मीट्रिक xAssist पेश किया। इसकी गणना लक्ष्य पर एक शॉट से पहले अंतिम और दूसरे-अंतिम पास को ट्रैक करके और उन कार्यों के लिए संबंधित xGoals मान निर्दिष्ट करके की जाती है। एक अच्छा आरंभकर्ता उच्च कठिनाई दर के साथ सफलतापूर्वक पास पूरा करके चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में अवसर पैदा करता है। किसी दिए गए पास को पूरा करना कितना कठिन है, इसका मूल्यांकन करने के लिए, हम अपने मौजूदा . का उपयोग करते हैं एक्सपास नमूना। इस मीट्रिक में, हम जानबूझकर क्रॉस और फ्री किक को बाहर करते हैं ताकि उन खिलाड़ियों पर ध्यान केंद्रित किया जा सके जो ओपन प्ले से अपने सटीक सहायता के साथ स्कोरिंग मौके उत्पन्न करते हैं।

कौशल स्कोर की गणना निम्न सूत्र द्वारा की जाती है:

आइए एक उदाहरण के रूप में वर्तमान रैंक 1 सर्जक, थॉमस मुलर को देखें। उन्होंने इस लेखन (मैचडे 9.23) के रूप में 21 का xAssist मान एकत्र किया है, जिसका अर्थ है कि लक्ष्य पर शॉट लगाने वाले अगले खिलाड़ियों के लिए उनके पास ने 9.23 का कुल xGoal मान उत्पन्न किया है। xAssist प्रति 90 मिनट का अनुपात 0.46 है। इसकी गणना मौजूदा सीज़न के उनके कुल खेलने के समय से की जा सकती है, जो उल्लेखनीय है - 1,804 मिनट के खेल के समय से अधिक। दूसरी सहायता के रूप में, उन्होंने 3.80 का कुल मान उत्पन्न किया, जो प्रति 0.19 मिनट में 90 सेकंड सहायता करता है। कुल मिलाकर, उनके 38 प्रथम सहायता में से 58 कठिन पास थे। और दूसरे असिस्ट के तौर पर उनके 11 पासों में से 28 पास भी मुश्किल पास थे। इन आँकड़ों के साथ, थॉमस मुलर ने सर्जक रैंकिंग में खुद को पहले स्थान पर पहुंचा दिया है। तुलना के लिए, निम्न तालिका वर्तमान शीर्ष तीन के मान प्रस्तुत करती है।

..	एक्स असिस्ट	xAssistper90	xसेकंड असिस्ट	xSecondAssistper90	मुश्किल पास असिस्टेड	मुश्किल पास असिस्टेड2	अंतिम स्कोर
थॉमस मुलर - रैंक 1	9.23	0.46	3.80	0.18	38	11	0.948
सर्ज ग्नब्री - रैंक 2	3.94	0.25	2.54	0.16	15	11	0.516
फ्लोरियन विर्ट्ज़ - रैंक 3	6.41	0.37	2.45	0.14	21	1	0.510

कार्य का अंत करनेवाला

फिनिशर वह खिलाड़ी होता है जो गोल करने में असाधारण रूप से अच्छा होता है। उनके पास उच्च शॉट दक्षता है और अपने खेलने के समय से संबंधित कई लक्ष्यों को पूरा करते हैं। कौशल वास्तविक बनाए गए लक्ष्यों और अपेक्षित लक्ष्यों (xGoals) से इसके अंतर पर आधारित है। यह हमें यह मूल्यांकन करने की अनुमति देता है कि क्या अवसरों का अच्छी तरह से दोहन किया जा रहा है। मान लेते हैं कि दो स्ट्राइकरों के गोलों की संख्या समान है। क्या वे समान रूप से मजबूत हैं? या उनमें से एक आसान परिस्थितियों से स्कोर करता है जबकि दूसरा चुनौतीपूर्ण परिस्थितियों में समाप्त होता है? शॉट दक्षता के साथ, इसका उत्तर दिया जा सकता है: यदि गोल किए गए लक्ष्य xGoals की संख्या से अधिक हैं, तो एक खिलाड़ी ओवर-परफॉर्म कर रहा है और औसत से अधिक कुशल शूटर है। इस अंतर के परिमाण के माध्यम से, हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि एक निशानेबाज की दक्षता किस हद तक औसत से आगे निकल जाती है।

कौशल स्कोर की गणना निम्न सूत्र द्वारा की जाती है:

फिनिशर के लिए, हम लक्ष्यों पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। निम्न तालिका वर्तमान शीर्ष तीन पर करीब से नज़र डालती है।

..	लक्ष्यों	लक्ष्यPer90	शॉट दक्षता	अंतिम स्कोर
रॉबर्ट लेवांडोव्स्की - रैंक 1	24	1.14	1.55	0.813
एर्लिंग हैलैंड - रैंक 2	16	1.18	5.32	0.811
पैट्रिक स्किक - रैंक 3	18	1.10	4.27	0.802

रॉबर्ट लेवांडोव्स्की ने इस सीज़न में 24 गोल किए हैं, जो उन्हें पहले स्थान पर रखता है। हालांकि हैलैंड की शॉट दक्षता अधिक है, फिर भी हैलैंड को पहले स्थान पर रखना पर्याप्त नहीं है, क्योंकि हम बनाए गए लक्ष्यों को अधिक महत्व देते हैं। यह इंगित करता है कि लेवांडोव्स्की को प्राप्त सहायता की गुणवत्ता और मात्रा दोनों से अत्यधिक लाभ होता है, भले ही वह असाधारण रूप से अच्छा स्कोर करता है। पैट्रिक स्किक ने हैलैंड की तुलना में दो और गोल किए हैं, लेकिन प्रति 90 मिनट की दर से कम लक्ष्य और कम शॉट दक्षता है।

धावक

धावक में उच्च शीर्ष गति तक पहुंचने की शारीरिक क्षमता होती है, और ऐसा दूसरों की तुलना में अधिक बार होता है। इस उद्देश्य के लिए, हम एक खिलाड़ी के मौजूदा सीज़न के सभी खेलों में औसत शीर्ष गति का मूल्यांकन करते हैं और अन्य मेट्रिक्स के बीच, प्रति 90 मिनट में स्प्रिंट की आवृत्ति शामिल करते हैं। एक स्प्रिंट की गणना तब की जाती है जब कोई खिलाड़ी 4.0 मीटर/सेकेंड की न्यूनतम गति से दो सेकंड से अधिक समय तक दौड़ता है, और इस दौरान कम से कम 6.3 मीटर/सेकेंड के चरम वेग तक पहुंच जाता है। स्प्रिंट की अवधि को पहली और आखिरी बार 6.3 मीटर/सेकेंड की सीमा तक पहुंचने के बीच के समय की विशेषता है, और इसे स्वीकार करने के लिए कम से कम 1 सेकंड लंबा होना चाहिए। एक नया स्प्रिंट केवल तभी माना जा सकता है जब गति फिर से 4.0 m/s थ्रेशोल्ड से नीचे गिर गई हो।

कौशल स्कोर की गणना निम्न सूत्र द्वारा की जाती है:

सूत्र हमें खिलाड़ियों द्वारा स्प्रिंट को देखने के कई तरीकों का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है, और इन खिलाड़ियों द्वारा उत्पादित शीर्ष गति को देखने से कहीं आगे जाता है। उदाहरण के लिए, यिर्मयाह सेंट जस्टे का वर्तमान सीजन रिकॉर्ड 36.65 किमी/घंटा है। हालाँकि, यदि हम उसके स्प्रिंट की आवृत्ति को देखते हैं, तो हम पाते हैं कि वह प्रति मैच औसतन केवल नौ बार स्प्रिंट करता है! दूसरी ओर अल्फोंसो डेविस सेंट जस्टे (शीर्ष गति 36.08 किमी / घंटा) जितना तेज़ नहीं हो सकता है, लेकिन प्रति मैच 31 स्प्रिंट करता है! वह बहुत अधिक औसत गति के साथ अधिक बार दौड़ता है, पिच पर अपनी टीम के लिए जगह खोलता है।

गेंद विजेता

इस क्षमता वाला एक खिलाड़ी विरोधी टीम को कुल और उसके खेलने के समय के अनुसार गेंद को नुकसान पहुंचाता है। वह बड़ी संख्या में जमीन और हवाई युगल जीतता है, और वह अक्सर गेंद को चुराता है या रोकता है, जिससे एक सुरक्षित गेंद खुद को नियंत्रित करती है, और उसकी टीम के लिए पलटवार करने की संभावना होती है।

कौशल स्कोर की गणना निम्न सूत्र द्वारा की जाती है:

इस लेखन के रूप में, प्रथम स्थान गेंद विजेता डैनिलो सोरेस है। उनके पास कुल 235 रक्षात्मक युगल हैं। 235 रक्षात्मक युगल में से, उन्होंने विरोधियों को आमने-सामने हराकर 75 जीते हैं। उन्होंने इस सीज़न में रक्षात्मक पीठ के रूप में अपनी खेल स्थिति में 51 गेंदों को इंटरसेप्ट किया, जिससे उन्हें लगभग 32% की जीत दर मिली। औसतन, उन्होंने प्रति 2.4 मिनट में 90 गेंदें इंटरसेप्ट कीं।

कौशल उदाहरण

स्किल बुंडेसलीगा मैच फैक्ट हमें बुंडेसलीगा खिलाड़ियों की क्षमताओं और ताकत का खुलासा करने में सक्षम बनाता है। स्किल रैंकिंग ने खिलाड़ियों को सुर्खियों में ला दिया है, जो कि लक्ष्यों जैसे पारंपरिक आंकड़ों की रैंकिंग में पहले किसी का ध्यान नहीं गया होगा। उदाहरण के लिए, माइकल ग्रेगोरीश जैसे खिलाड़ी को लें। ग्रेगोरिट्स एफसी ऑग्सबर्ग के लिए एक स्ट्राइकर है जिसने मैच के दिन 21 तक फिनिशर रैंकिंग में छठा स्थान हासिल किया। उसने अब तक पांच गोल किए हैं, जो उसे किसी भी गोल स्कोरिंग रैंकिंग के शीर्ष पर नहीं रखता। हालांकि, वह खेले गए केवल 663 मिनट में ऐसा करने में सफल रहे! इनमें से एक गोल 97वें मिनट में लेट इक्वलाइज़र था जिसने ऑग्सबर्ग को बर्लिन में होने वाली हार से बचने में मदद की।

स्किल बुंडेसलीगा मैच फैक्ट के जरिए हम प्रत्येक खिलाड़ी के विभिन्न गुणों को भी पहचान सकते हैं। इसका एक उदाहरण डॉर्टमुंड स्टार एर्लिंग हैलैंड है, जिसने स्प्रिंटर और फिनिशर का बैज भी अर्जित किया है, और वर्तमान में बुंडेसलीगा स्प्रिंटर्स में छठे स्थान पर है।

ये सभी मेट्रिक्स प्लेयर मूवमेंट डेटा, गोल-संबंधित डेटा, बॉल एक्शन-संबंधित डेटा और पास-संबंधित डेटा पर आधारित होते हैं। हम इस जानकारी को डेटा पाइपलाइनों में संसाधित करते हैं और प्रति कौशल आवश्यक प्रासंगिक आंकड़े निकालते हैं, जिससे हमें वास्तविक समय में सभी मीट्रिक के विकास की गणना करने की अनुमति मिलती है। उपरोक्त कई आँकड़े पिच पर समय के साथ सामान्य हो जाते हैं, जिससे उन खिलाड़ियों पर विचार किया जा सकता है जिनके पास खेलने का समय कम है लेकिन जब वे खेलते हैं तो आश्चर्यजनक रूप से अच्छा प्रदर्शन करते हैं। मेट्रिक्स के संयोजन और भार को एकल स्कोर में संयोजित किया जाता है। परिणाम चार खिलाड़ी कौशल पर सभी खिलाड़ियों के लिए एक रैंकिंग है। शीर्ष 10 में रैंकिंग करने वाले खिलाड़ियों को एक कौशल बैज प्राप्त होता है, जिससे प्रशंसकों को अपने दस्ते में लाए गए असाधारण गुणों को जल्दी से पहचानने में मदद मिलती है।

कार्यान्वयन और वास्तुकला

बुंडेसलीगा मिलान तथ्य जो अब तक विकसित किए गए हैं वे एक दूसरे से स्वतंत्र हैं और केवल स्थिति और घटना डेटा के अंतर्ग्रहण पर निर्भर करते हैं, साथ ही साथ अपनी गणना भी करते हैं। हालांकि, यह नए बुंडेसलीगा मैच फैक्ट स्किल के लिए बदलता है, जो मौजूदा मैच फैक्ट्स द्वारा तैयार किए गए डेटा के आधार पर कौशल रैंकिंग की गणना करता है, उदाहरण के लिए xGoals या xPass। एक घटना का परिणाम, संभवतः एक अविश्वसनीय लक्ष्य जिसमें जाने की कम संभावना है, फिनिशर कौशल रैंकिंग पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। इसलिए, हमने एक ऐसा आर्किटेक्चर तैयार किया है जो अंतर्निहित डेटा में अपडेट होने पर हमेशा सबसे अद्यतित कौशल रैंकिंग प्रदान करता है। कौशल के लिए रीयल-टाइम अपडेट प्राप्त करने के लिए, हम डेटा स्ट्रीमिंग और मैसेजिंग समाधान के रूप में, अपाचे काफ्का के लिए प्रबंधित एडब्ल्यूएस सेवा, अमेज़ॅन एमएसके का उपयोग करते हैं। इस तरह, विभिन्न बुंडेसलीगा मैच तथ्य वास्तविक समय में नवीनतम घटनाओं और अपडेट को संप्रेषित कर सकते हैं।

कौशल के लिए अंतर्निहित वास्तुकला में चार मुख्य भाग होते हैं:

• An अमेज़न ऑरोरा सर्वर रहित क्लस्टर मौजूदा मिलान तथ्यों के सभी आउटपुट संग्रहीत करता है। इसमें शामिल है, उदाहरण के लिए, बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स की शुरुआत के बाद से प्रत्येक पास (जैसे xPass, खिलाड़ी, इच्छित रिसीवर) या शॉट (xGoal, खिलाड़ी, लक्ष्य) के लिए डेटा।
• एक केंद्रीय AWS लाम्बा फ़ंक्शन बुंडेसलिगा मैच फैक्ट आउटपुट को ऑरोरा डेटाबेस में लिखता है और अन्य घटकों को सूचित करता है कि एक अपडेट हो गया है।
• प्रत्येक व्यक्तिगत कौशल के लिए एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन कौशल रैंकिंग की गणना करता है। जब भी विशिष्ट कौशल की गणना के लिए नया डेटा उपलब्ध होता है तो ये कार्य चलते हैं।
• अमेज़ॅन एमएसके काफ्का क्लस्टर इन सभी घटकों के बीच संचार के केंद्रीय बिंदु के रूप में कार्य करता है।

निम्न आरेख इस वर्कफ़्लो को दिखाता है। प्रत्येक बुंडेसलीगा मैच फैक्ट तुरंत काफ्का को एक ईवेंट संदेश भेजता है जब भी किसी ईवेंट के लिए कोई अपडेट होता है (जैसे शॉट इवेंट के लिए अपडेटेड xGoals मान)। जब भी कोई बुंडेसलीगा मैच फैक्ट ऐसा संदेश भेजता है और डेटाबेस को यह डेटा लिखता है, तो सेंट्रल डिस्पैचर लैम्ब्डा फ़ंक्शन स्वचालित रूप से चालू हो जाता है। फिर यह काफ्का के माध्यम से एक और संदेश भेजता है जिसमें काफ्का को वापस नया डेटा होता है, जो व्यक्तिगत कौशल गणना कार्यों के लिए एक ट्रिगर के रूप में कार्य करता है। ये फ़ंक्शन नवीनतम कौशल रैंकिंग की गणना और प्रकाशित करने के लिए इस ट्रिगर ईवेंट के डेटा के साथ-साथ अंतर्निहित Aurora क्लस्टर का उपयोग करते हैं। इस परियोजना के भीतर अमेज़ॅन एमएसके के उपयोग में अधिक गहराई से देखने के लिए, सेट पीस थ्रेट ब्लॉगपोस्ट देखें।

सारांश

इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे नया बुंडेसलीगा मैच फैक्ट स्किल बुंडेसलीगा खिलाड़ियों की चार मुख्य खिलाड़ी आयामों पर निष्पक्ष रूप से तुलना करना संभव बनाता है, वास्तविक समय में पूर्व स्वतंत्र बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स का निर्माण और संयोजन करता है। यह टिप्पणीकारों और प्रशंसकों को समान रूप से पहले अनजान खिलाड़ी क्षमताओं को उजागर करने और भूमिकाओं पर प्रकाश डालने की अनुमति देता है जो विभिन्न बुंडेसलीगा खिलाड़ी पूरा करते हैं।

नया बुंडेसलीगा मैच फैक्ट बुंडेसलीगा के फुटबॉल विशेषज्ञों और एडब्ल्यूएस डेटा वैज्ञानिकों द्वारा वस्तुनिष्ठ प्रदर्शन डेटा के आधार पर फुटबॉल खिलाड़ी के गुणों को डिस्टिल और वर्गीकृत करने के लिए गहन विश्लेषण का परिणाम है। खिलाड़ी कौशल बैज लाइनअप में और बुंडेसलीगा ऐप में खिलाड़ी विवरण पृष्ठों पर दिखाए जाते हैं। प्रसारण में, कमेंटेटरों को खिलाड़ी कौशल प्रदान किया जाता है डेटा कहानी खोजक और खिलाड़ी प्रतिस्थापन के समय और जब कोई खिलाड़ी संबंधित शीर्ष 10 रैंकिंग में ऊपर जाता है, तो इसे प्रशंसकों को दिखाया जाता है।

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!

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लेखक के बारे में

साइमन रॉल्फ्स एक केंद्रीय मिडफील्डर के रूप में 288 बुंडेसलीगा खेल खेले, 41 गोल किए और जर्मनी के लिए 26 कैप जीते। वर्तमान में रॉल्फ्स बायर 04 लीवरकुसेन में स्पोर्टिंग डायरेक्टर के रूप में कार्य करता है जहां वह प्रो प्लेयर रोस्टर, स्काउटिंग विभाग और क्लब के युवा विकास की देखरेख और विकास करता है। साइमन बुंडेसलीगा डॉट कॉम पर एडब्ल्यूएस द्वारा संचालित नवीनतम बुंडेसलीगा मैच फैक्ट्स के बारे में साप्ताहिक कॉलम भी लिखता है

ल्यूक फिगर एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में एक वरिष्ठ खेल प्रौद्योगिकी विशेषज्ञ हैं। वह खिलाड़ियों, क्लबों, लीगों और बुंडेसलीगा 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 करता है।

पास्कल कुह्नेरी एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम में क्लाउड एप्लिकेशन डेवलपर है। वह सभी उद्योगों के ग्राहकों के साथ काम करता है ताकि उन्हें एप्लिकेशन डेवलपमेंट, DevOps और इन्फ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से अपने व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने में मदद मिल सके। उन्हें खेलों का बहुत शौक है और खाली समय में बास्केटबॉल और फुटबॉल खेलना पसंद 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। हैम्बर्ग में स्थित, 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।

जकूब माइकल्ज़िक स्पोर्टेक सॉल्यूशंस एजी में डेटा साइंटिस्ट हैं। कई साल पहले, उन्होंने फ़ुटबॉल खेलने के बजाय गणित की पढ़ाई को चुना, क्योंकि वे इस नतीजे पर पहुंचे कि वह बाद में काफी अच्छे नहीं थे। अब वह इस खूबसूरत खेल में बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए मशीन सीखने के तरीकों को लागू करके अपने पेशेवर करियर में इन दोनों जुनून को जोड़ता है। अपने खाली समय में, वह अभी भी सेवेन-ए-साइड फ़ुटबॉल खेलना, अपराध फ़िल्में देखना और फ़िल्म संगीत सुनना पसंद करते हैं।

जेवियर पोवेदा-पेंटर एडब्ल्यूएस प्रोफेशनल सर्विसेज टीम के भीतर ईएमईए खेल ग्राहकों के लिए डेटा वैज्ञानिक है। वह दर्शकों के खेल के क्षेत्र में ग्राहकों को मशीन सीखने और डेटा विज्ञान के माध्यम से उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता और प्रशंसक अनुभव प्रदान करने के लिए अपने डेटा को नया करने और पूंजीकरण करने 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।

• कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
• प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
• क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-skill-quantifying-football-player-qualities-using-machine-learning-on-aws/