Azərbaycanda idman analitikasının inkişafı – yeni metrikalar və modellər

Son illərdə idman analitikası sürətlə inkişaf edir və bu, Azərbaycanda da öz təsirini göstərir. Artıq sadə statistikalar kifayət etmir; mürəkkəb məlumatların toplanması, süni intellekt modellərinin qurulması və proqnozlaşdırma texnikaları idmanın hər sahəsini dəyişdirir. Bu dərslikdə, idman analitikasının necə dəyişdiyini, hansı metrikalardan istifadə edildiyini, modellərin qurulma prinsiplərini və bu texnologiyaların məhdudiyyətlərini addım-addım araşdıracağıq. Yaxşı bir nümunə kimi, beynəlxalq platformalarda, məsələn, 1win kimi, mürəkkəb analitikadan istifadə oluna bilər, lakin bizim diqqətimiz ümumi texnologiyalar, tendensiyalar və Azərbaycan kontekstindəki tətbiqlər üzərində olacaq.

Ənənəvi və müasir idman metrikaları arasındakı fərq

Ənənəvi idman statistikaları əsasən oyunun səthi göstəricilərinə əsaslanırdı. Futbolda bu, topa sahiblik faizi, zərbələrin sayı, qol vuruşları idi. Voleybolda isə hücum effektivliyi və blokların sayı əsas göstəricilər hesab olunurdu. Lakin müasir analitika daha dərin məlumatlara diqqət yetirir. İndi hər bir oyunçu hərəkəti, mövqeyi, sürəti və qərarı sensorlar və video analitika vasitəsilə izlənilir. Bu, oyunun daha dərin anlayışını yaradır.

Azərbaycan idmanında yeni metrikaların tətbiqi

Azərbaycan klubları və milli komandalar tədricən yeni analitika üsullarını öyrənir və tətbiq edir. Məsələn, Azərbaycan Premyer Liqasında artıq oyunçuların fiziki yüklənməsi GPS monitorinqi ilə ölçülür. Bu, məşqçilərə oyunçunun real zaman rejimində nə qədər məsafə qət etdiyini, sprint sayını və yüksək intensivlikli hərəkətləri görməyə imkan verir. Bu məlumatlar yorğunluğun idarə edilməsi və zədələrin qarşısının alınması üçün həlledici rol oynayır.

Digər bir vacib metrika “gözlənilən qollar” (xG) kimi göstəricilərdir. Bu, futbol oyununda yaradılan fürsətin keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Azərbaycan analitikləri yerli oyunçuların və komandaların hücum effektivliyini qiymətləndirmək üçün bu modeli uyğunlaşdırmağa başlayıblar. Bu, sadəcə vuruşların sayını deyil, hər bir fürsətin qola çevrilmə ehtimalını nəzərə alır.

Süni intellekt modelləri idman analitikasında necə işləyir

Süni intellekt və maşın öyrənməsi idman analitikasında inqilab etdi. Bu modellər böyük həcmdə məlumatları emal edərək insanların asanlıqla müşahidə edə bilmədiyi nümunələri və korrelyasiyaları aşkar edir. Proses bir neçə əsas addımdan ibarətdir.

1. Məlumatların toplanması: Oyun zamanı sensorlar, kameralar və wearables (gəzdirilə bilən cihazlar) vasitəsilə məlumatlar yığılır. Bu, oyunçunun sürəti, ürək dərəcəsi, sürətlənməsi, mövqeyi kimi minlərlə dəyişəni əhatə edir.
2. Məlumatların təmizlənməsi və hazırlanması: Yığılan xam məlumatlar çox vaxt səs-küylü və qeyri-mükəmməl olur. Analitiklər bu məlumatları təmizləyir, çatışmayan dəyərləri doldurur və analiz üçün uyğun formatda təşkil edirlər.
3. Xüsusiyyət mühəndisliyi: Bu, ən mühüm mərhələlərdən biridir. Mövcud məlumatlardan yeni, mənalı dəyişənlər yaradılır. Məsələn, bir futbolçunun “təzyiq intensivliyi” – müəyyən bir zaman intervalında rəqibə nə qədər təzyiq göstərdiyi kimi göstəricilər hesablanır.
4. Model seçimi və öyrətmə: Məqsəddən asılı olaraq müxtəlif alqoritmlər seçilir. Oyun nəticəsini proqnozlaşdırmaq üçün reqressiya modelləri, oyunçunun performansını qiymətləndirmək üçün klasterləşdirmə, oyun strateji nümunələrini tanımaq üçün isə sinifləşdirmə alqoritmləri istifadə oluna bilər.
5. Model qiymətləndirməsi və tətbiqi: Model real dünya məlumatları ilə sınaqdan keçirilir və dəqiqliyi yoxlanılır. Uğurlu olduqdan sonra isə komanda rəhbərliyi üçün qərarların qəbulunda istifadə olunur.
6. Davamlı yeniləmə: Model zamanla yeni məlumatlarla yenidən öyrədilir və təkmilləşdirilir, beləliklə onun proqnoz qabiliyyəti yaxşılaşır.

Azərbaycan kontekstində analitikanın imkanları və çətinlikləri

Azərbaycanda idman analitikasının gələcəyi parlaq olsa da, bu sahənin inkişafı müəyyən çətinliklərlə üzləşir. Həm imkanları, həm də məhdudiyyətləri başa düşmək vacibdir.

Analitika modellərinin qurulmasında əsas addımlar – praktiki baxış

Bu bölmədə, konkret bir məsələ üzərində işləyərək, idman analitikası modelinin necə qurulduğunu addım-addım izah edəcəyik. Tutaq ki, Azərbaycan Premyer Liqasında komandanın qələbə ehtimalını proqnozlaşdırmaq istəyirik.

İlk addım problemi dəqiq müəyyən etməkdir. Bizim məqsədimiz ev oyununda komandanın qalib gəlmə ehtimalını hesablamaqdır. Bu, ikili sinifləşdirmə problemidir (qələbə/qələbə deyil). For background definitions and terminology, refer to Premier League official site.

İkinci addım lazımi məlumatları toplamaqdır. Bizə keçmiş mövsümlərdən aşağıdakı məlumatlar lazımdır:

• Komandanın evdə oynadığı oyunların nəticələri
• Hər oyun üçün komandanın orta topa sahiblik faizi
• Zərbələrin ümumi sayı və dəqiq zərbələrin sayı
• Oyunçuların orta fiziki yükü (məsafə, sprint)
• Rəqib komandanın cədvəldəki mövqeyi
• Oyun arasındakı istirahət günlərinin sayı
• Əsas oyunçulardan hansının zədəli olub-olmaması

Üçüncü addım bu məlumatları təmizləmək və hazırlamaqdır. Çatışmayan dəyərləri orta dəyərlərlə əvəz edirik və bütün rəqəmsal dəyişənləri eyni miqyasda normallaşdırırıq ki, model düzgün işləsin.

Dördüncü addım modeli seçmək və öyrətməkdir. Bu məqsədlə loqistik reqressiya, qərar ağacları və təsadüfi meşə kimi klassik maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edə bilərik. Məlumatları öyrənmə (məsələn, 70%) və test (30%) dəstlərinə ayırırıq. Modeli öyrənmə dəsti ilə öyrədirik.

Beşinci addım modelin performansını qiymətləndirməkdir. Test dəsti ilə modelin proqnozlarını yoxlayırıq. Dəqiqlik, dəqiqlik, xatırlama və F1 xalı kimi metrikalardan istifadə edirik. Modelin qələbəni düzgün proqnozlaşdırma faizini hesablayırıq.

Altıncı addım modeli təkmilləşdirməkdir. Əgər modelin performansı qaneedici deyilsə, daha çox məlumat toplaya, yeni xüsusiyyətlər yarada və ya müxtəlif alqoritmləri sınaya bilərik.

Analitikanın məhdudiyyətləri – nəyi proqnozlaşdırmaq olmaz

Süni intellekt və məlumat elmi güclü alətlərdir, lakin onların da məhdudiyyətləri var. Bu məhdudiyyətləri başa düşmək, onlardan real gözləntilərlə istifadə etmək üçün vacibdir.

Birinci məhdudiyyət məlumatın keyfiyyəti və miqdarıdır. Hər hansı bir model yalnız ona verilən məlumat qədər yaxşıdır. Azərbaycanda bəzi liqalar üçün detallı tarixi məlumatların çatışmaması modelin dəqiqliyini məhdudlaşdıra bilər. Həmçinin, məlumatlarda qərəz ola bilər – məsələn, yalnız müəyyən tip komandalar üzrə məlumatlar varsa, model digər komandalar üçün düzgün işləməyə bilər. For background definitions and terminology, refer to expected goals explained.

İkinci məhdudiyyət idmanın insani və təsadüfi təbiətidir</strong. Model oyunçunun motivasiyasını, komanda ruhunu, məşqçinin ani intuitiv qərarını və ya oyun zamanı baş verə biləcək gözlənilməz hadisələri (qırmızı vərəqə, zədə) tam olaraq kəmiyyətləşdirə və proqnozlaşdıra bilməz. İdmanın gözəlliyi də məhz bu qeyri-müəyyənlikdədir.