Нейросеть для оценки эффективности хоккеистов разработана российским программистом

Российский программист научил нейросети оценивать эффективность хоккеистов. Искусственный интеллект объективно и практически мгновенно оценивает десятки самых разных показателей, отметил Михаил Медведев

Программист ЮУрГУ Михаил Медведев создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать уровень мастерства хоккеистов. ИИ мгновенно оценивает показатели хоккеистов и показывает менеджерам, как сильно тот или иной хоккеист влияет на игру команды в целом. На всех этапах разработки системы помогали сотрудники московского ХК «Спартак». Система в рамках эксперимента была внедрена в работу спортивного отдела одного из хоккейных клубов страны, рассказал Медведев ТАСС. Она используется для сравнения и поиска игроков не только в рамках Континентальной хоккейной лиги, но и в других российских и мировых лигах. «При оценке эффективности хоккеиста берутся в расчёт десятки показателей, включая игровое время на льду, точность и количество передач, частоту и реализацию бросков, силовые приемы. Кроме того, ИИ учитывает удаления, выигранные единоборства и другие параметры».

ИИ помогает оценивать эффективность хоккеистов Студент ВШЭКН Михаил Медведев создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать уровень мастерства хоккеистов. Данная система успешно внедрена в работу спортивного отдела ХК «Спартак» и используется не только в рамках КХЛ, но и в других российских и мировых лигах. «Многие считают, что искусственный интеллект в скором времени заменит человека. Однако наша цель не заменить человека, а дать максимум информации в доступном виде, чтобы в дальнейшем было принято наиболее объективное и правильное решение именно человеком. Искусственный интеллект должен помогать человеку, а не конкурировать с ним» Подробнее в материале

Челябинский программист Михаил Медведев научил ИИ оценивать мастерство хоккеистов. Он создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать эффективность игры хоккеистов.

Программист ЮУрГУ Михаил Медведев впервые в России научил нейросети оценивать эффективность хоккеистов. ИИ объективно и практически мгновенно оценивает десятки самых разных показателей, упрощая менеджерам и тренерам формирование хоккейной команды, сообщил ТАСС программист. / Наука

Челябинский студент разработал уникальную систему оценки хоккеистов с помощью ИИ Михаил Медведев, обучающийся на кафедре системного программирования Южно-Уральского госуниверситета ЮУрГУ , создал первую в России модель искусственного интеллекта, предназначенную для анализа уровня профессионализма хоккеистов. Как сообщили URA.RU в пресс-службе вуза, в своей работе Михаил использовал статистические данные не только из Континентальной хоккейной лиги, но и других российских ВХЛ, МХЛ и международны... Подробнее на ura.ru

Челябинец научил ИИ оценивать эффективность хоккеистов Студент кафедры системного программирования ЮУрГУ Михаил Медведев создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценить уровень мастерства хоккеистов. «С помощью искусственного интеллекта можно будет подбирать в команду спортсменов с нужными качествами, сильными сторонами. Система также показывает, как сильно хоккеист влияет на игру команды: много ли он отдает передач, часто и точно ли бросает и так далее», — говорит Михаил. Программу челябинского программиста уже внедрили в работу ХК «Спартак». Самого разработчика пригласили на должность аналитика. / Прислать новость

В России разработали систему оценки хоккеистов с использованием искусственного интеллекта Модель призвана облегчить работу тренеров и менеджеров при формировании команды. Михаил Медведев, программист из Южно-Уральского государственного университета, создал первую в стране модель машинного обучения для оценки хоккейных навыков игроков. Система способна быстро анализировать множество параметров, что облегчает процесс подбора состава команды. Система уже применена в одном из российских хоккейных клубов и позволяет оценивать спортсменов как в Континентальной хоккейной лиге, так и в других международных лигах. При оценивании принимаются во внимание показатели: время на льду, точность передач, количество бросков, тактические приемы, размер выигранных дуэлей Модель включает шесть алгоритмов, адаптированных для различных игровых позиций, а для ее создания использовались библиотеки Pandas и Scikit-learn. Также важно отметить, что сотрудники ХК «Спартак» внесли значительный вклад в реализацию данного проекта, подчеркнул Михаил Медведев.