1 октября, 10:21

Нейросеть для оценки эффективности хоккеистов разработана российским программистом

Сейчас
Сейчас
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 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
ТАСС / Наука
ТАСС / Наука
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
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».
СТРАНОВЕД
СТРАНОВЕД
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
ЮУрГУ NEWS
ЮУрГУ NEWS
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
Е-область
Е-область
Челябинский программист Михаил Медведев научил ИИ оценивать мастерство хоккеистов. Он создал первую в России модель машинного обучения, которая позволяет оценивать эффективность игры хоккеистов.
Ограбление века! 1,4 млрд долларов украли хакеры на Bybit
Tokengram.ru
Tokengram.ru
Ограбление века! 1,4 млрд долларов украли хакеры на Bybit
URA.RU
URA.RU
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
Челябинск. Главное
Челябинск. Главное
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.
Хлебни ИИ - про искусственный интеллект
Хлебни ИИ - про искусственный интеллект
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.