洞察 - 스포츠 데이터 분석 - # 축구 선수 스카우팅을 위한 딥러닝 모델

축구 선수 스카우팅을 위한 스택 기반 딥 신경망

Q: 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위한 방법은 무엇이 있을까?

데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위한 방법으로는 다양한 접근 방식이 있습니다. 첫째로, 라벨링 과정에서 주관적인 편향을 줄이기 위해 객관적이고 일관된 기준을 설정해야 합니다. 이를 위해 다양한 전문가들의 의견을 종합하거나, 자동화된 라벨링 기술을 도입하여 편향을 최소화할 수 있습니다. 둘째로, 데이터 수집 시 다양성을 고려하여 특정 그룹이나 특성에 치우친 데이터를 피하고 균형있는 데이터셋을 구축해야 합니다. 마지막으로, 모델 학습 과정에서 편향을 감지하고 보정하기 위해 모델 해석가능성을 높이고, 편향을 줄이는 테크닉을 적용할 수 있습니다.

Q: 선수 평가 지표 외에 어떤 추가적인 정보를 활용하면 모델 성능을 더 향상시킬 수 있을까?

모델 성능을 향상시키기 위해 선수 평가 지표 외에 추가적인 정보를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 선수의 부상 이력, 심리적인 요인, 팀 내 역할 및 환경 등의 요소를 고려할 수 있습니다. 또한, 선수의 훈련량, 영양 상태, 생활습관 등의 생리적인 측면을 고려하여 ganzfeld effect를 최소화하고 선수의 전반적인 상태를 고려할 수 있습니다. 이러한 다양한 정보를 종합적으로 활용하면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

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

축구 외 다른 스포츠 분야에서도 이와 유사한 데이터 기반 선수 발굴 모델을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 농구, 야구, 랭구 등의 스포츠에서도 선수의 통계 데이터를 활용하여 잠재력 있는 선수를 발굴하고 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, 테니스나 골프와 같은 개인 스포츠에서도 선수의 기술적인 측면을 분석하고 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 다양한 스포츠 분야에서 데이터 기반 선수 발굴 모델을 적용함으로써 팀의 성과를 향상시키고 잠재력 있는 선수를 발굴하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

核心概念

데이터 스카우팅은 많은 선수들 중에서 유망주를 탐색하는 데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 스택 기반 딥 신경망 모델을 제안하여 우수한 선수 발굴 성능을 보여준다.

摘要

이 논문은 축구 선수 스카우팅을 위한 데이터 기반 접근법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:

데이터 수집: API-SPORTS API를 활용하여 전 세계 7,000명 이상의 선수 데이터를 수집했다. 15개의 주요 통계 지표를 사용했으며, 선수의 경기 시간당 지표도 함께 고려했다.
선수 레이블링: 선수의 2020-2021 시즌 통계와 2022-2023 시즌 소속팀 리그 수준을 기반으로 선수의 잠재력을 0, 0.33, 0.66, 1의 4단계로 레이블링했다.
모델 구축: 포지션별 딥 신경망 모델을 구축하고, 이를 다시 스택하여 최종 모델을 만들었다. 이를 통해 개별 모델의 약점을 보완하고 정확도를 높일 수 있었다.
모델 평가: 혼동 행렬 분석과 인간 전문가와의 비교를 통해 모델의 성능을 검증했다. 모델은 특히 상위 리그 진출 선수 예측에서 우수한 성과를 보였다.
향후 계획: 더 다양한 데이터와 모델 기법을 활용하여 성능을 개선하고, 실제 프로 구단의 선수 스카우팅 과정에 적용하고자 한다.

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统计

상위 리그 진출 선수(레이블 1)의 경우 모델이 평균 0.6 이상의 점수를 예측했다.
중위권 리그 진출 선수(레이블 0.66)의 경우 모델이 평균 0.4 이상의 점수를 예측했다.
하위 리그 진출 선수(레이블 0.33, 0)의 경우 모델이 평균 0.2 이하의 점수를 예측했다.

引用

"데이터 기반 도구를 활용하면 스카우트들의 시간을 크게 절약하고 추천 선수를 제공할 수 있다."
"스택 기법을 통해 개별 모델의 약점을 보완하고 정확도를 높일 수 있었다."
"모델의 예측 결과는 인간 전문가의 평가보다 우수한 성과를 보였다."

从中提取的关键见解

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

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

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

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

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데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위한 방법은 무엇이 있을까?

데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 위한 방법으로는 다양한 접근 방식이 있습니다. 첫째로, 라벨링 과정에서 주관적인 편향을 줄이기 위해 객관적이고 일관된 기준을 설정해야 합니다. 이를 위해 다양한 전문가들의 의견을 종합하거나, 자동화된 라벨링 기술을 도입하여 편향을 최소화할 수 있습니다. 둘째로, 데이터 수집 시 다양성을 고려하여 특정 그룹이나 특성에 치우친 데이터를 피하고 균형있는 데이터셋을 구축해야 합니다. 마지막으로, 모델 학습 과정에서 편향을 감지하고 보정하기 위해 모델 해석가능성을 높이고, 편향을 줄이는 테크닉을 적용할 수 있습니다.

선수 평가 지표 외에 어떤 추가적인 정보를 활용하면 모델 성능을 더 향상시킬 수 있을까?

모델 성능을 향상시키기 위해 선수 평가 지표 외에 추가적인 정보를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 선수의 부상 이력, 심리적인 요인, 팀 내 역할 및 환경 등의 요소를 고려할 수 있습니다. 또한, 선수의 훈련량, 영양 상태, 생활습관 등의 생리적인 측면을 고려하여 ganzfeld effect를 최소화하고 선수의 전반적인 상태를 고려할 수 있습니다. 이러한 다양한 정보를 종합적으로 활용하면 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

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

축구 외 다른 스포츠 분야에서도 이와 유사한 데이터 기반 선수 발굴 모델을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 농구, 야구, 랭구 등의 스포츠에서도 선수의 통계 데이터를 활용하여 잠재력 있는 선수를 발굴하고 예측하는 모델을 구축할 수 있습니다. 또한, 테니스나 골프와 같은 개인 스포츠에서도 선수의 기술적인 측면을 분석하고 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 다양한 스포츠 분야에서 데이터 기반 선수 발굴 모델을 적용함으로써 팀의 성과를 향상시키고 잠재력 있는 선수를 발굴하는 데 도움을 줄 수 있습니다.