영국의 한 축구 클럽이 AI로 점수를 얻는 방법
2011년 영화를 보신 분이라면 머니볼, 또는 그 책의 기반이 된 훌륭한 Michael Lewis 책을 읽으면 데이터가 어떻게 생성되는지 등을 잘 알게 될 것입니다. 약간의 영리한 수학을 사용하여 겉으로는 유망해 보이지 않는 스포츠 팀에서 승리하는 스포츠 팀을 만들 수 있습니다. 구성 요소. 하지만 한 단계 더 나아가 IBM 왓슨 인공지능의 컴퓨팅 파워를 적용한다면 어떨까요? 알고 보니 A.I. 한때 인간 플레이어를 이겼습니다. 위험, 약자 스포츠 팀의 확률을 향상시키는 데에도 똑같이 도움이 됩니다.
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안에 최근 시연, 영국 7부 리그 레더헤드 풋볼 클럽(Leatherhead Football Club) 축구팀의 감독들은 IBM과 협력하기 시작했습니다. IBM은 Watson을 사용하여 경기 전후 분석은 물론 상대 스카우트도 제공했습니다. 상위 팀에는 상대 경기 영상을 검토하고 포괄적인 보고서를 작성하는 등의 작업을 수행하는 전담 스카우트가 있지만 이러한 사치는 레더헤드(Leatherhead)와 같은 경우 - 세미 프로 플레이어가 수백만 장자 정규직 대신 배달 운전사, 자동차 판매원, 상점 점원으로 구성됨 운동 선수. IBM 시스템은 처음으로 이것을 옵션으로 만들었습니다.
IBM의 "마스터 발명가"인 Joe Pavitt는 Digital Trends에 "첫 번째로 Watson은 다가오는 반대자를 정찰하는 데 사용되었습니다."라고 말했습니다. “Watson은 축구 용어를 이해하도록 훈련받았으며 경기 중에 Twitter 타임라인을 읽었습니다. 특정 선수, 전술 및 기타 관심 지점을 평가하기 위한 경기 및 경기 후 보고서 팀. 둘째, 자연어를 이해하는 왓슨의 능력은 감독, 코칭 스태프, 선수들이 왓슨에게 자신의 경기력에 대해 질문할 수 있다는 것을 의미했습니다. Watson은 검토를 위해 분석 및 맞춤형 비디오 재생 목록을 반환할 것입니다.”
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Pavitt는 Watson이 팀을 선택하거나 플레이할 포메이션을 선택하는 데 사용되지 않았다고 강조했습니다. 그러나 그 결과 인간의 결정은 더욱 데이터에 기반하고 직감에 덜 의존하게 되었습니다. 그것도 성과를 거둔 것 같습니다. 4월 30일 화요일에 종료된 이번 시즌 동안 팀은 리그 순위에서 12계단 상승했으며, 당연하게도 팬들의 호평을 받았습니다.
Pavitt는 "IBM은 5경기 만에 20위에 올랐습니다."라고 말했습니다. "Leatherhead는 또한 리그에서 가장 낮은 예산 중 하나로 이를 달성했습니다."
팀은 부상과 기타 통제할 수 없는 사건으로 인해 여전히 문제를 겪고 있지만 다음과 같은 예가 있습니다. 이는 스포츠와 같은 모든 영역에서 인공지능이 얼마나 중요한 역할을 하는지 보여줍니다. 포함됩니다.
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