분데스리가는 뛰어난 골키퍼로 유명하며, 이와 관련하여 유럽의 상위 19개 리그 중 잠재적으로 가장 두드러집니다. 널리 알려진 Manuel Neuer 외에도 분데스리가는 바르셀로나의 슈퍼스타인 Marc-André ter Stegen과 같은 다른 리그에서 탁월한 성과를 거둔 뛰어난 골키퍼를 배출했습니다. 치열한 경쟁 속에 독일 톱리그에서 가장 눈에 띄는 스위퍼가 누구인지에 대해 사람들은 엇갈린다. Yann Sommer가 지난 여름 바이에른 뮌헨을 상대로 한 놀라운 XNUMX세이브(분데스리가 기록)에서 그의 전 소속팀인 묀헨글라트바흐가 바이에른과 무승부를 거두는 데 도움이 되었던 것처럼, 이 리그의 골키퍼들은 XNUMX위 자리를 놓고 치열하게 경쟁하고 있습니다.
우리는 골키퍼가 승리를 거두거나 깰 수 있다는 것을 몇 번이고 목격했지만 팀의 성공에 미치는 영향을 객관적으로 정량화하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 분데스리가에서 가장 효율적인 골키퍼는 누구입니까? 누가 평균보다 더 많은 골을 방지합니까? 플레이 스타일이 다른 골키퍼를 어떻게 비교할 수 있습니까? 보호자의 업적을 밝힐 때입니다. 새로운 Bundesliga Match Fact: Keeper Efficiency를 입력하세요.
분데스리가 최고의 슛 스토퍼에 대해 이야기할 때 목록은 길고 거의 완전하지 않습니다. 최근 몇 년 동안 한 이름이 특히 지배적이었습니다. Kevin Trapp입니다. 수년 동안 Trapp은 분데스리가에서 가장 훌륭한 골키퍼 중 한 명으로 여겨져 왔습니다. 그는 2021/22 시즌 동안 리그 최고의 골키퍼로 널리 여겨졌을 뿐만 아니라 아인트라흐트 프랑크푸르트가 유로파리그 준결승에 진출한 2018/19년에도 그 타이틀을 유지했습니다. Yann Sommer와 마찬가지로 Trapp은 그의 팀이 Bavarians와 맞붙었을 때 밤에 종종 최고의 공연을 선보였습니다.
많은 축구 애호가들은 Yann Sommer가 독일 최고 리그에서 가장 작은 선수임에도 불구하고 최고의 골키퍼라고 주장할 것입니다. Sommer는 자신의 발에 공을 다루는 데 매우 능숙하며 세계 엘리트의 다른 사람들과 동등한 입이 떡 벌어지는 세이브를 생성하는 능력을 입증했습니다. Sommer는 최고의 날에 진정으로 어떤 골키퍼의 수준에도 필적할 수 있지만, 그는 과거에 자주 그런 최고의 날을 충분히 보내지 못했습니다. 시간이 지남에 따라 일관성이 향상되었지만 여전히 때때로 팬을 실망시킬 수 있는 오류를 범합니다. 1년부터 스위스의 2016위를 차지할 자격이 있는 동안 그가 뮌헨에서 마누엘 노이어를 왕좌에서 밀어낼지는 시간이 말해줄 것입니다.
그리고 Gregor Kobel을 잊지 말자. 호펜하임, 아우크스부르크, VfB 슈투트가르트에서 뛰었던 코벨은 보루시아 도르트문트에 합류한 이후로 이 클럽에서 주목할 만한 계약을 맺었습니다. Jude Bellingham이 그를 팀의 최고 가치 선수로 추월했을 가능성이 있지만 Kobel이 Dortmund에서 가장 중요한 선수라는 유효한 주장은 여전히 있습니다. 25세에 불과한 코벨은 전 세계적으로 가장 유망한 젊은 골키퍼 중 하나이며, 분데스리가에서 상당한 수의 슛을 막아낼 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 도르트문트에서의 경기에 대한 압박감은 엄청나며, 치열한 라이벌인 바이에른 뮌헨(이 글을 쓰는 시점) 다음으로 코벨은 바이에른 골키퍼와 같은 수비 보호를 받지 못합니다. 2022/23년 지금까지 그는 팀의 불일치와 종종 열악한 미드필더 성능에도 불구하고 Die Schwarzgelben의 두 경기마다 거의 클린시트를 확보했습니다.
이러한 예에서 알 수 있듯이 골키퍼가 빛을 발하고 경쟁하는 방식은 다양합니다. 따라서 공이 네트에 들어가는 것을 막는 골키퍼의 숙련도를 결정하는 것이 축구 데이터 분석에서 가장 어려운 작업 중 하나로 간주되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. Bundesliga와 AWS는 협력하여 Bundesliga 골키퍼의 업적을 정량화하는 심층 조사를 수행했습니다. 그 결과 팬이 골키퍼의 숙련도를 쉽게 평가하고 비교할 수 있는 기계 학습(ML) 기반 통찰력이 제공됩니다. 새로운 Bundesliga Match Fact: Keeper Efficiency를 발표하게 되어 기쁩니다.
전달 방법
새로운 Bundesliga Match Fact Keeper Efficiency를 통해 팬은 슈터의 득점을 방지하는 능력 측면에서 골키퍼의 숙련도를 평가할 수 있습니다. 경기 중 골키퍼가 한 총 세이브 수를 집계하는 것은 유익할 수 있지만 직면한 슛의 난이도 변화를 설명하지는 않습니다. 골키퍼를 직접 겨냥한 30미터 슛의 일상적인 캐치를 5미터 거리에서 슛을 던진 예외적인 선방과 동일하게 취급하지 않기 위해 각 슛에 xSaves라는 값을 할당합니다. 골키퍼가 샷을 저장합니다. 즉, xSaves 값이 0.9인 샷은 9번 중 10번 저장됩니다.
ML 모델은 다음을 통해 학습됩니다. 아마존 세이지 메이커, XNUMX차 및 XNUMX차 분데스리가의 XNUMX개 시즌 데이터를 사용하여 목표에 도달한 모든 슛(골을 넣거나 저장)을 포함합니다. 모델은 슛의 파생된 특성을 사용하여 골키퍼가 슛을 성공적으로 막아낼 확률을 생성합니다. 모델에서 고려하는 몇 가지 요인은 골대까지의 거리, 골키퍼까지의 거리, 슛 각도, 슛 위치와 골대 사이의 선수 수, 골키퍼 위치, 예상 슛 궤적입니다. 관찰된 샷의 초기 몇 프레임을 사용하여 샷의 궤적을 예측하기 위해 추가 모델을 활용합니다. 슛의 예측된 궤적과 골키퍼의 위치를 통해 xSaves 모델은 골키퍼가 공을 막아낼 확률을 평가할 수 있습니다.
골키퍼가 저장한 슛과 실점한 슛의 모든 xSave 값을 더하면 골키퍼가 경기 또는 시즌 동안 가져야 하는 예상 저장 수를 산출합니다. 이를 실제 저장 횟수와 비교하면 키퍼 효율성이 산출됩니다. 즉, 골키퍼 효율성 등급이 긍정적인 골키퍼는 골키퍼가 예상보다 더 많은 슛을 막아냈다는 것을 나타냅니다.
골키퍼 효율성 실행
다음은 Keeper 효율성을 보여주는 몇 가지 추정치입니다.
예제 1
골대까지의 거리가 길고 상대적으로 거리가 짧고 골문을 지키는 수비수가 많기 때문에 슛이 골로 연결될 확률은 낮습니다. 골키퍼가 슛을 막았기 때문에 골키퍼 효율성 순위가 소폭 상승합니다.
예제 2
이 예에서 스트라이커는 골키퍼와 수비수 사이에 단 한 명의 수비수만 있어 골문에 훨씬 더 가깝기 때문에 선방 가능성이 낮습니다.
예 3
이 예에서는 공의 속도가 훨씬 빠르고 공이 지면에서 더 높이 떨어져 있어 공이 세이브될 확률이 매우 낮습니다. 골이 실점되었으므로 골키퍼의 골키퍼 효율성 통계가 약간 감소합니다.
좋은 저장을 만드는 것
이전 비디오는 약 50/50의 저장 가능성이 있는 중간 난이도의 샷을 보여줍니다. 즉, 리그의 골키퍼 절반이 이를 저장하고 나머지 절반은 골을 허용한다는 의미입니다. 이 선방을 돋보이게 만드는 것은 골키퍼의 포지셔닝, 본능, 반사 신경입니다. 골키퍼는 수비수에 의해 시야가 가려져도 공에 집중하고 가장 큰 기회가 있다고 생각하는 위치에 따라 위치를 여러 번 변경합니다. 프레임별로 살펴보면, 공격하는 선수가 슛을 시도하자마자 골키퍼는 슛을 막기 위해 더 나은 위치를 잡기 위해 뒤로 짧은 도약을 합니다. 골키퍼의 반사 신경은 완벽하여 스트라이커가 공을 차는 순간 정확하게 착지합니다. 그가 너무 늦게 착지하면 공이 골대를 향해 날아가는 바람에 공중에 떠서 귀중한 시간을 낭비하게 될 것입니다. 두 발을 풀에 붙인 채 힘차게 점프하며 간신히 슛을 막아낸다.
Keeper 효율성 구현 방법
이 Bundesliga Match Fact는 이벤트 및 위치 데이터를 모두 사용합니다. 위치 데이터는 경기 중 임의의 순간(xy 좌표)에 선수와 공의 위치에 대해 카메라가 수집한 정보로, 25Hz에 도달합니다. 이벤트 데이터는 다음과 같은 유용한 속성이 있는 손으로 레이블이 지정된 이벤트 설명으로 구성됩니다. 목표물에 총을 쏘다. 슛(득점 또는 저장) 이벤트가 수신되면 저장된 위치 데이터를 조회하여 동기화 프레임— 볼의 타이밍과 위치가 이벤트와 일치하는 프레임. 이 프레임은 이벤트 데이터와 위치 데이터를 동기화하는 데 사용됩니다. 동기화되면 볼 궤적을 추적하는 후속 프레임을 사용하여 볼이 골대에 들어가는 위치를 예측합니다. 또한, 슛을 할 때 골키퍼의 위치는 물론 공과 골대 사이의 수비수 수, 공의 속도와 같은 여러 가지 다른 기능도 고려됩니다. 그런 다음 이 모든 데이터는 ML 모델(xGBoost)로 전달되어 Amazon SageMaker 서버리스 추론 샷이 저장될 확률에 대한 예측을 생성합니다.
BMF 로직 자체(ML 모델 제외)는 AWS 파게이트 컨테이너. 모든 xSaves 예측에 대해 페이로드로 예측이 포함된 메시지를 생성한 다음 시스템에서 실행되는 중앙 메시지 브로커에 의해 배포됩니다. Apache Kafka 용 Amazon Managed Streaming (아마존 MSK). 또한 정보는 향후 감사 및 모델 개선을 위해 데이터 레이크에 저장됩니다. Kafka 메시지의 내용은 AWS 람다 기능 아마존 오로라 서버리스 에 제시될 데이터베이스 아마존 퀵 사이트 계기반. 다음 다이어그램은 이 아키텍처를 보여줍니다.
요약
새로운 Bundesliga Match Fact Keeper Efficiency는 세계 최고 수준으로 평가되는 Bundesliga 골키퍼의 슛 저지 기술을 측정합니다. 이것은 팬과 해설자에게 골키퍼의 경기력이 팀의 경기 결과 또는 시즌 성과에 얼마나 기여했는지 양적으로 이해할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다.
이 Bundesliga Match Fact는 Bundesliga 및 AWS 전문가 팀에서 개발되었습니다. 주목할 만한 골키퍼의 활약은 모바일 앱과 웹페이지의 분데스리가 라이브 티커에 푸시됩니다. 경기 해설자는 다음을 통해 뛰어난 골키퍼 효율성을 관찰할 수 있습니다. 데이터 스토리 파인더, 비주얼은 방송 스트림의 일부로 팬에게 제공됩니다.
이 새로운 분데스리가 경기 사실을 즐기고 게임에 대한 새로운 통찰력을 제공하기를 바랍니다. AWS와 Bundesliga 간의 파트너십에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하십시오. AWS의 분데스리가!
어떤 패턴을 발견하게 될지 무척 기대됩니다. 우리와 통찰력을 공유하십시오: 트위터의 @AWScloud, 해시태그 #BundesligaMatchFacts와 함께.
저자에 관하여
하비에르 포베다 판터 AWS Professional Services 팀 내 EMEA 스포츠 고객을 위한 선임 데이터 과학자입니다. 그는 관중 스포츠 분야의 고객이 데이터를 혁신하고 활용하여 기계 학습 및 데이터 과학을 통해 고품질 사용자 및 팬 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 그는 여가 시간에 광범위한 스포츠, 음악 및 AI에 대한 열정을 따릅니다.
타렉 하스케미 AWS Professional Services의 컨설턴트입니다. 그의 기술과 전문 분야에는 애플리케이션 개발, 데이터 과학, 기계 학습 및 빅 데이터가 포함됩니다. 그는 클라우드 내에서 데이터 기반 애플리케이션을 개발하는 고객을 지원합니다. AWS에 합류하기 전에는 항공 및 통신과 같은 다양한 산업 분야의 컨설턴트이기도 했습니다. 그는 클라우드로의 데이터/AI 여정에서 고객을 지원하는 데 열정적입니다.
장 미셸 루리에 AWS Professional Services의 선임 데이터 과학자입니다. 그는 데이터에서 비즈니스 가치를 창출하기 위해 AWS 고객과 나란히 데이터 기반 애플리케이션을 구현하는 팀을 이끌고 있습니다. 그는 기술에 뛰어들고 AI, 기계 학습 및 비즈니스 응용 프로그램에 대해 배우는 데 열정적입니다. 그는 또한 장거리 자전거 여행을 하는 열정적인 사이클리스트이기도 합니다.
포티노스 키리아키데스 AWS Professional Services의 ML 엔지니어입니다. 그는 기계 학습, MLOps 및 애플리케이션 개발 분야에서 고객이 데이터에서 생성된 통찰력을 활용하고 혁신하는 클라우드에서 애플리케이션을 개발하도록 지원하는 데 주력하고 있습니다. 여가 시간에는 달리고 자연을 탐험하는 것을 좋아합니다.
우웨 딕 Sportec Solutions AG의 데이터 과학자입니다. 그는 분데스리가 클럽과 미디어가 경기 전, 후, 중 고급 통계 및 데이터를 사용하여 성과를 최적화할 수 있도록 노력하고 있습니다. 여가 시간에 그는 덜 정착하고 레크리에이션 축구 팀을 위해 전체 90분을 지속하려고 합니다.
루크 피그 도르 AWS Professional Services 팀의 수석 스포츠 기술 고문입니다. 그는 플레이어, 클럽, 리그, Bundesliga 및 Formula 1과 같은 미디어 회사와 협력하여 기계 학습을 사용하여 데이터로 이야기를 전달하도록 돕습니다. 여가 시간에 그는 심리학, 경제학 및 AI의 교차점과 마음에 관한 모든 것을 배우는 것을 좋아합니다.
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-keeper-efficiency-comparing-keepers-performances-objectively-using-machine-learning-on-aws/
- :이다
- $UP
- 1
- 10
- 2016
- 7
- 9
- a
- 능력
- 소개
- 에 따르면
- 계정
- 업적
- 또한
- 많은
- 고문
- 후
- AG
- 반대
- AI
- All
- 수
- 이기는하지만
- 아마존
- 중
- 분석
- 및
- 알리다
- 아파치
- 분리
- 앱
- 어플리케이션
- 애플리케이션 개발
- 어플리케이션
- 대략
- 아키텍처
- 있군요
- 지역
- 지역
- 논쟁
- 논의
- 도착하는
- AS
- At
- 공격
- 속성
- 감사
- 오로라
- 평균
- 비행
- AWS
- AWS 전문 서비스
- 뒤로
- 공
- 바르셀로나
- BE
- 때문에
- 존재
- BEST
- 더 나은
- 더 나은 위치
- 사이에
- 큰
- 빅 데이터
- 가장 큰
- 흩어져
- 넓은
- 방송
- 브로커
- 사업
- 비즈니스 응용 프로그램
- by
- 카메라
- CAN
- 투자
- 잡아라
- 중심적인
- 도전
- 기회
- 변경
- 특성
- 자세히
- 클라우드
- 클럽
- 클럽
- 협력하다
- 주석가
- 기업
- 비교
- 비교
- 경쟁
- 경쟁
- 완전한
- 고려
- 컨설턴트
- 컨테이너
- 내용
- 기여
- 피복
- 고객
- 계기반
- 데이터
- 데이터 분석
- 데이터 레이크
- 데이터 과학
- 데이터 과학자
- 데이터 중심
- 데이터베이스
- 일
- 감소
- 수호자
- 방어적인
- 전달
- 배달
- 시연
- 배포
- 파생
- 무례
- 결정
- 개발
- 개발
- 개발
- 개발
- Mourir
- 다른
- 어려운
- 어려움
- 직접
- 거리
- 분산
- 하지 않습니다
- 지배적 인
- 무승부
- ...동안
- 마다
- 용이하게
- 경제적
- 효과
- 효율성
- 효율적인
- 노력
- 중
- 엘리트
- EMEA
- 가능
- 수
- 가능
- 포함
- 기사
- 즐겨
- 충분히
- 엔터 버튼
- 열광적 인
- 매니아
- 동등한
- 오류
- 특히
- 견적
- 유럽
- 유럽
- 평가
- 조차
- 이벤트
- 모든
- 예
- 예
- 외
- 해외 투자자를 위한 맞춤형
- 흥분한
- 기대하는
- 체험
- 전문적 지식
- 전문가
- 탐험
- 여분의
- 페이스메이크업
- 직면
- 요인
- 부채
- 팬
- 특징
- 발
- 를
- Fields
- 맹렬한
- finds
- 먼저,
- 나는
- 집중
- 집중
- 수행원
- 다음
- 축구
- 럭셔리
- 이전
- 공식
- 수식 1
- FRAME
- 자주
- 에
- 가득 찬
- 기능
- 미래
- 경기
- 생성
- 생성
- 생성
- 독일 사람
- 얻을
- 제공
- 세계적으로
- 골
- 목표
- 좋은
- 잔디
- 육로
- 반
- 해시 태그
- 있다
- 데
- 개최
- 도움
- 높은 품질의
- 더 높은
- 최고
- 고도로
- 기대
- 방법
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- 광대 한
- 구현
- 중대한
- 개선하는
- 개량
- in
- 기타의
- 심도
- 포함
- 포함
- 증가
- 표시
- 산업
- 정보
- 유익한 정보
- 처음에는
- 받아 들여 쓰다
- 통찰력
- 통찰력
- 교차
- IT
- 그
- 그 자체
- 가입
- 여행
- JPG
- 도약
- 보관 인
- 차기
- 알려진
- 소금물
- 상륙
- 토지
- 넓은
- 성
- 늦은
- 오퍼
- 리그
- 리그
- 배우다
- 배우기
- 레벨
- 이점
- 거짓
- 빛
- 명부
- 살고있다
- 위치
- 긴
- 찾고
- 낮은
- 기계
- 기계 학습
- 만든
- 확인
- 제작
- 유튜브 영상을 만드는 것은
- 관리
- 관리
- 경기
- 의미
- 조치들
- 미디어
- 매질
- 메시지
- 메시지
- 신경
- 회의록
- ML
- MLOps
- 모바일
- 모바일 앱
- 모델
- 순간
- 배우기
- 가장
- 여러
- 음악
- name
- 자연
- 그물
- 신제품
- 주목할만한
- 번호
- 관찰
- 가끔
- of
- 낡은
- on
- ONE
- 열기
- 기회
- 최적화
- 기타
- 기타
- 부품
- 파트너스
- 합격
- 열정
- 열렬한
- 과거
- 패턴
- 사람들
- 완전한
- 수행
- 성능
- 공연
- 플라톤
- 플라톤 데이터 인텔리전스
- 플라토데이터
- 경기
- 플레이어
- 플레이어
- 연주
- 가난한
- 위치
- 위치
- 위치
- 긍정적인
- 잠재적으로
- 귀한
- 정밀하게
- 예측
- 예측
- 예측
- 제시
- 압박
- 예방
- 방지
- 이전에
- 교장
- 이전에
- 생산
- 생산
- 링크를
- 현저한
- 장래가 촉망되는
- 보호
- 제공
- 심리학
- 밀
- 품질
- 문제
- 범위
- 순위
- 평가
- 도달
- 받다
- 접수
- 최근
- 인정
- 기록
- 레크리에이션
- 상대적으로
- 유적
- 주목할 만한
- 유명한
- 결과
- 결과
- 라이벌
- 달리기
- 달리는
- 현자
- 같은
- 찜하기
- 절약
- 과학
- 과학자
- 점수
- 계절
- 계절
- 둘째
- 보안
- 연장자
- 서버리스
- 서비스
- 정착하다
- 공유
- 빛나다
- 짧은
- 영상을
- 표시
- 소개
- 쇼
- 측면
- 상당한
- 로그인
- 비슷한
- 이후
- 2016 이후
- 숙련 된
- 기술
- 작은
- So
- 지금까지
- 솔루션
- 일부
- 속도
- 분열
- 스포츠
- Spot
- 통계
- 아직도
- 저장
- 이야기
- 이야기
- 스트리밍
- 스트림
- 강한
- 교육과정
- 기절시키는
- 후속의
- 성공
- 성공적으로
- 이러한
- 여름
- 슈퍼 스타
- 지원
- 지원
- 놀람
- 받아
- 복용
- 말하는
- 목표
- 작업
- 팀
- 팀
- 기술
- Technology
- 통신
- 조건
- 그
- XNUMXD덴탈의
- 지역
- 정보
- 세계
- 그들의
- 그들
- 따라서
- Bowman의
- 생각
- 왕좌
- 을 통하여
- 증권 시세 표시기
- 시간
- 시대
- 타이밍
- Title
- 에
- 너무
- 상단
- 금액
- 에 대한
- 선로
- 훈련 된
- 사선
- 치료
- 폭로하다
- 이해
- 유일한
- us
- 사용자
- 활용
- 가치
- 가치
- 마케팅은:
- 여러
- 를 통해
- Video
- 관측
- 시력
- 방문
- 방법
- 잘
- 뭐
- 여부
- 어느
- 동안
- 누구
- 크게
- 의지
- 승리
- 바람
- 과
- 이내
- 목격
- 말
- 일
- 세계
- 겠지
- 쓰기
- 쓴
- XGBoost
- 년
- 산출량
- 자신의
- 젊은
- 너의
- 제퍼 넷