Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Машинное обучение в анализе эффективности игроков в командных видах спорта

Работа №64665

Тип работы

Авторефераты (РГБ)

Предмет

информатика

Объем работы61
Год сдачи2020
Стоимость2000 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
308
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


1. Введение 4
1.1. Предметная область 4
1.2. Цель и задачи 5
2. Подходы к разработке ассистента волейбольного статистика 7
2.1. Общая структура возможных задач 7
2.2. Использование методов машинного обучения для
решения задачи о подборе оптимальной замены 9
2.3. Общий вид задачи о подборе оптимальной замены 10
2.4. Определение типа поставленной задачи, методов
решения и необходимых технических средств 12
3. Реализация 15
3.1. Упрощённый вариант задачи 15
3.2. Проблема объёма обучающей выборки 15
3.3. Определение вида входного и целевого векторов 16
3.4. Алгоритм преобразования отчёта в формат входных
данных 18
3.5. Определение предполагаемых результатов для набора
данных 19
3.6. Модель персептрона для задачи «необходимости замены»
20
4. Оценка результатов работы 24
4.1. Обучение многослойного персептрона 24
4.2. Интерпретация результатов работы алгоритма 28
4.3. Необходимые шаги для дальнейшей работы по обучению
ассистента 29
4.4. Переход к общему виду и другим задачам 30
5. Вывод 32
6. Источники 33
Приложение 1 35
Приложение 2 36
Приложение 3 37
Приложение 4 45
Приложение 5 48
Приложение 6 52


1.1. Предметная область
С развитием информационных технологий стала актуальной разработка специализированных программных комплексов в рамках спортивного статистического анализа. Это позволило обрабатывать значительный объём разнообразных данных. В качестве объекта исследования в данной работе используется статистический анализ соревновательной деятельности волейболистов. В сравнении с другими командными видами спорта специфика волейбольных правил, а также особенности взаимодействий игроков имеют предпосылки к дальнейшему изучению и совершенствованию технологии. Это возможно путём широкого применения различных математических моделей для получения и анализа статистических данных. Современные программные комплексы, являющиеся лидерами в волейбольном статистическом анализе в России и мировом сообществе, такие как итальянский Data Project (Data Volley, Data Video)[1] и российский Volleyball Analyzer[1], позволяют в достаточном объёме обработать игровые действия и сформировать необходимые и подробные статистические отчёты. Полученные данные ещё не являются ответом на все вопросы тренерского штаба. Если процесс ведения статистики опирается на стандарты программных комплексов, то выводы более субъективны и зависят от конкретного игрока, ситуации (дополнительной информации) и специалиста при одних и тех же оценках. Не всегда есть возможность детально и качественно оценить данные. Например, решения о замене приходится принимать за считанные секунды. Стоит отметить, что связь между значительной частью элементов не поддаётся однозначной алгоритмической оценке. В таких случаях выводы аналитика опираются на интуитивные соображения, основанные на опыте. Появляется необходимость систематизировать подобные решения с целью выполнения качественного анализа в условиях ограниченного времени и решения задач прогнозирования. Таким образом, возникают предпосылки использования алгоритмов машинного обучения.
1.2. Цель и задачи
Целью данного исследования является разработка ассистента волейбольного статистика. Современные программные комплексы для волейбольного статистического анализа на данный момент не используют подобные решения. Реализация идеи ассистента позволит расширить возможности существующих средств и может стать основой для разработки новых программных комплексов. Такие проекты подразумевают нововведения по двум основным направлениям: запись игровых действий и анализ данных.
К первой категории задач относятся вопросы, связанные с подходом к подробному учёту значительной части игровых элементов. Для качественного анализа важно аккуратно указать происходящее на площадке. Современный подход к анализу требует рассмотрения значительного числа параметров в каждом действии. Запись таких данных в условиях ограниченного времени (3 командных действия выполняются примерно за 5-6 секунд) имеет ряд особенностей и связанных с ними недостатков существующих программных комплексов.
Ко второй категории относится разработка ассистента позволяющего смоделировать логику оценки данных специалистом. Решение не предполагает замену специалиста, наоборот оно должно стать полезным инструментом в его деятельности. Вопросами разработки ассистента мы будем заниматься в ходе данной работы. Для достижения поставленной цели необходимо:
1) Сформулировать общие задачи, решения которых на основе статистических показателей играют наиболее важную роль в работе волейбольного тренера, выбрать на реализацию одну, формализовать условие задачи в общем виде
2) Выбрать алгоритм для получения первичных результатов с опорой на особенности задачи и возможности совершенствования её условия, изучить особенности применения алгоритма и его реализации
3) Изучить возможности составления отчётов в программе Data Volley, детально изучить структуру отчёта
4) Упростить условие задачи до вида, наиболее доступного с точки зрения восприятия и удобного для получения первичного решения
5) Разработать алгоритмы преобразования данных из формата отчётов в формат входных данных задачи, составить выборку
6) Реализовать выбранный алгоритм и выполнить процедуру обучения, оценить результаты
7) Рассмотреть другие алгоритмы машинного обучения на примере поставленной задачи, выбрать наиболее удачный
8) Перейти к реализации других более общих задач (для каждой потребуется проделать аналогичную работу)

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе работы нам удалось получить первичную реализацию ассистента волейбольного статистика. Мы выбрали для реализации задачу о подборе оптимальной замены в условиях ограниченного времени (экспресс-анализ). Рассмотрели и обучили многослойный персептрон на простом случае с одним игровым элементом. Оценили результаты обучения и определили существующие проблемы. Рассмотрели переход к полному решению и общему виду. Сформулировали схему решения проблемы подбора оптимального состава команды.
В ходе дальнейшей работы необходимо решить проблему относительно малой выборки и выполнить действия по сглаживанию оценок качества обучения. Будут рассмотрены другие алгоритмы классификации для сравнения качества решения задачи и определено оптимальное решение. Необходимо рассмотреть более сложные задачи специалистов в сфере статистического анализа соревновательной деятельности волейболистов: комбинации и действия связующего, различные показатели, не используемые для экспресс-анализа.



1. Бабынин Ю.А., Кононов В.Н. Использование компьютерных программ для статистической обработки соревновательной деятельности волейболистов.
2. Проект Data Project https://www.dataproject.com/EN/en/Volleyball (дата обращения: 13.06.2020)
3. Data Volley 2007 Краткое руководство [electronic resource]. - URL: http://www.scoutman.net/uploads/1900/01/dvcodesrus_doc.pdf (дата обращения: 13.06.2020),
4. Задача классификации [electronic resource]. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0 %D1%87%D0%B0_%D0%BA%D0%BB %D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA %D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 13.06.2020)
5. НОУ ИНТУИТ | Основы теории нейронных сетей [electronic resource]. - URL:
https://www.intuit.ru/studies/courses/88/88/info (дата обращения: 13.06.2020)
6. Scikit-learn Machine Learning in Python [electronic resource]. - URL: https://scikit-learn.org/stable/ (дата обращения: 13.06.2020)
7. Keras [electronic resource]. - URL: https://keras.io/ (дата обращения: 13.06.2020)
8. Машинное обучение на практике с Python и Keras [electronic resource]. - URL: https://pythonru.com/primery/mashinnoe- obuchenie-na-praktike-s-python-i-keras (дата обращения: 13.06.2020)
9. Функции потерь библиотеки Keras [electronic resource]. - URL: http://www.100byte.ru/python/loss/loss.html (дата обращения: 13.06.2020)
10. Университет искусственного интеллекта. Keras Документация. Перевод на русский язык [electronic resource]. - URL: https://ru-keras.com/loss/ (дата обращения: 13.06.2020)
11. Оценка качества в задачах классификации и регрессии [electronic resource]. - URL: https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php? title=%D0%9E%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_ %D0%BA %D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0_ %D0%B2_ %D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B0%D1%85_ %D0%BA%D0%BB %D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA %D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B8_ %D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D 0%B8%D0%B8 (дата обращения: 13.06.2020)


Работу высылаем на протяжении 24 часов после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ