พอดีทำงานเรื่อง Spatio temporal analysis ไปค้นบทความแล้วไปเจอ vdo นี้น่าสนใจมาก เลยเอามาแชร์ เนื้อหาสาระของคลิปนี้ Dr. Rajiv Maheswaran เขานำเสนอแนวคิดการนำ Data Science มาใช้ในกีฬา Basketball โดยทำการสอนให้ machine วิเคราะห์ moving dot data ที่เกิดจำนวนมหาศาลซึ่งเกินความสามารถของคนที่จะประมวลผล จากนั้นทำการวิเคราะห์ spatio-temporal pattern recognition เพื่อ สกัดเอา value ที่ได้จากข้อมูล

12-1-2016-3-06-39-pm

 

ความน่าสนใจคลิปนี้ Dr. Rajiv Maheswaran สาธิตเทคนิค pick&roll กลยุทธ์การเล่นของ 4 players(2 offense และ 2 defense) ที่กลายเป็น key ในการทำคะแนนของ modern basketball โดยนักวิจัยเอา machine leaning มาวิเคราะห์ข้อมูล moving dot สอนให้มันจำแนกการเกิด pick&roll ความท้าทายคือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของ feature ต่างๆเช่น velocity, player movement, player location, ball location, distance และอื่นๆ จนทำให้ machine สามารถบอกได้ว่า จะเกิด pick&roll เมื่อไหร่, ความน่าจะเป็นในการสำเร็จเท่าไหร่และอื่นๆ insight นี้ช่วยให้ โค้ชวางแผนการรับมือ รูปแบบการเล่น pick&roll และสอนให้ player พัฒนารูปแบบการเล่น ให้ดียิ่งขึ้นด้วย

 

12-1-2016-3-08-49-pm12-1-2016-3-09-55-pm

นอกจากนี้ยังรวมไปถึงการ training จาก moving dot data ให้ machine มันดูเกมส์ Basketball รู้เรื่อง เข้าใจ แทคติกการเล่นต่างๆแบบอาชีพและมองเห็นการเล่นในมุมที่ต่างจากคน โดยการ tracking ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทั้งตำแหน่งบอลและผู้เล่นในสนาม การวิเคราะห์ ขั้นสูงทำให้เกิด value ต่างๆเช่น การประเมิน probability ในการทำคะแนน(shot) การรีบาว์ด(rebound) รวมถึงการประเมินคุณภาพการยิงทำคะแนน ของผู้เล่น ในสถานการณ์ยาก/ง่าย (ตรงนี้น่าสนใจเพราะมันได้กลายเป็น key การ valuation ค่าตัวนักบาสเก็ตบอล)

machine leaning เข้ามามีบทบาทใน NBA มากและทางทีมวิจัยเขาเชื่อว่า อนาคตมันเข้าเปลี่ยน ปรับปรุงเกมส์การเล่นให้ดีขึ้นและกลายเป็นอาวุธสำคัญในการแข่งขันต่อไป

เข้าฟังได้จาก

12-1-2016-3-15-23-pm