축구 선수 스카우팅을 위한 스태킹 기반 딥 신경망

Concepts de base

데이터 스카우팅은 많은 선수들 중에서 잠재력 있는 선수를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 스태킹 기반 딥 신경망 모델을 제안하여 우수한 성능으로 유망 선수를 식별할 수 있음을 보여준다.

Résumé

이 논문은 축구 선수 스카우팅을 위한 데이터 기반 접근법을 제안한다.

1. 데이터셋 설명:

• API-SPORTS에서 수집한 15개의 통계 지표를 사용하였다.
• 선수의 2020/2021 시즌 통계와 2022/2023 시즌 리그 수준을 바탕으로 선수를 0, 0.33, 0.66, 1의 4개 클래스로 레이블링하였다.

2. 모델 개발:

• 초기에는 전체 선수를 대상으로 한 단일 신경망 모델을 사용하였으나 성능이 낮았다.
• 이후 포지션별 신경망 모델을 개발하여 성능 향상을 확인하였다.
• 마지막으로 포지션별 모델의 출력을 결합하는 스태킹 기반 모델을 개발하여 가장 우수한 성능을 달성하였다.

3. 모델 평가:

• 스태킹 모델은 상위 클래스(0.66, 1.0) 선수들을 잘 식별하는 것으로 나타났다.
• 인간 평가자들과의 비교 실험에서도 모델이 우수한 성능을 보였다.

4. 결론 및 향후 계획:

• 제안된 모델은 선수 스카우팅에 유용한 도구가 될 수 있다.
• 향후 더 다양한 데이터와 모델 조합을 활용하여 성능을 개선할 계획이다.

Stats

선수의 경기 시간, 골, 도움, 패스, 키 패스, 태클, 블록, 인터셉션, 듀얼 승리, 성공적인 드리블, 파울 획득, 듀얼 비율, 드리블 비율, 파울 범행, 경고, 퇴장 등의 통계 지표를 사용하였다.
선수의 2020/2021 시즌 통계와 2022/2023 시즌 리그 수준을 바탕으로 선수를 0, 0.33, 0.66, 1의 4개 클래스로 레이블링하였다.

Citations

"Obviously, as mentioned in the introduction, nothing can replace the experience of a scout, but this kind of tool can make a difference in this highly competitive field."
"Note that the stacking technique seems particularly promising. Indeed, by generalizing these results, we plan to use it to combine more than 2 neural networks or even to combine various types of outputs: already AI-based algorithms, human advices, etc."

Idées clés tirées de

Stacking-based deep neural network for player scouting in football 1

by Simon Lacan ... à arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08835.pdf

Questions plus approfondies

선수 스카우팅에 있어 데이터 기반 접근법과 인간 전문가의 경험을 어떻게 효과적으로 결합할 수 있을까?

선수 스카우팅에서 데이터 기반 접근법과 인간 전문가의 경험을 효과적으로 결합하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 데이터 기반 모델을 통해 대량의 선수 데이터를 분석하고 잠재력 있는 선수를 선별하는 데 사용할 수 있습니다. 이 모델은 선수의 통계 및 성과를 분석하여 잠재력이 높은 선수를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 모델은 경험이 풍부한 스카우트의 눈을 완전히 대체할 수 없습니다. 따라서 인간 전문가의 경험과 판단력을 활용하여 데이터 모델의 결과를 보완하고 보다 정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 데이터 모델이 제공하는 정보를 기반으로 스카우트들이 더 심층적인 조사를 수행하고 선수의 인격, 태도, 부상 이력 등을 고려하여 최종 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터와 경험을 효과적으로 결합하여 선수 스카우팅의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 레이블링의 한계를 극복하기 위해 어떤 대안적인 접근법을 고려해볼 수 있을까?

데이터 레이블링의 한계를 극복하기 위해 대안적인 접근법으로는 비지도 학습 기술을 활용할 수 있습니다. 비지도 학습은 데이터에 대한 사전 레이블이 없이 패턴이나 구조를 발견하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 특성이나 클러스터를 식별할 수 있으며, 이를 통해 선수의 잠재력이나 능력을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 준지도 학습 기술을 활용하여 일부 데이터만 레이블링하고 이를 기반으로 전체 데이터셋을 분석하는 방법도 고려할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 레이블링의 주관적인 한계를 극복하고 보다 객관적이고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

축구 외 다른 스포츠 분야에서도 이와 유사한 데이터 기반 선수 발굴 모델을 적용할 수 있을까?

축구에서 사용된 데이터 기반 선수 발굴 모델은 다른 스포츠 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 농구, 야구, 랭구 등의 스포츠에서도 선수의 통계 및 성과를 분석하여 잠재력 있는 선수를 발굴하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 이러한 모델은 팀 구성원의 상호작용, 전략, 경기력 등을 분석하여 팀의 성과를 향상시키는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 따라서, 데이터 기반 선수 발굴 모델은 다양한 스포츠 분야에서 활용될 수 있으며, 각 분야에 맞게 데이터 및 모델을 조정하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.