Aplicar modelos de aprendizaje automático para predecir, clasificar y optimizar los resultados deportivos.
Transforma la gestión de afiliaciones, inscripciones y afiliaciones con la automatización de iSquad. Desde las inscripciones de jugadores hasta la validación de licencias y la gestión de afiliaciones, todo está centralizado en una plataforma fácil de usar.
El aprendizaje automático permite que los entornos digitales del atletismo reconozcan patrones en grandes conjuntos de datos y automaticen recomendaciones. Sus aplicaciones incluyen la predicción de resultados de eventos, la clasificación del rendimiento de los jugadores, la segmentación del comportamiento de los aficionados y la optimización de los programas de entrenamiento. Los modelos de aprendizaje se adaptan a medida que se recopilan más datos y mejoran con el tiempo. Ayudan a entrenadores, administradores y federaciones de atletismo a tomar decisiones más rápidas y basadas en la evidencia. Los sistemas de aprendizaje automático integrados garantizan la consistencia de los datos y permiten alcanzar nuevos niveles de eficiencia en las operaciones deportivas.
Modelado predictivo del rendimiento
- Pronosticar el rendimiento de los jugadores
- Estimar la probabilidad de lesiones
- Modelar el impacto del entrenamiento
- Evaluar la sinergia de la delegación
- Simular los resultados del campeonato
Motores de clasificación automatizados
- Etiquetar roles de jugadores automáticamente
- Detectar patrones de estilo de juego
- Agrupar jueces por métricas
- Agrupar incidentes disciplinarios
- Clasificar niveles de riesgo
Bucles de retroalimentación del aprendizaje
- Mejora con la validación del usuario
- Reentrena en nuevas temporadas
- Califica la precisión del modelo
- Prueba con datos sintéticos
- Exporta informes del modelo entrenado
Este canal es solo para solicitar información. Para incidencias, contacta con nuestro soporte. Gracias.
¿Qué es el aprendizaje automático en el atletismo?
Una técnica que permite a los sistemas aprender de los datos y realizar predicciones o clasificaciones.
¿En qué se diferencia de la IA?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA centrado específicamente en el reconocimiento de patrones y las predicciones basadas en datos.
¿Quién supervisa los modelos de ML?
Las delegaciones técnicas y los analistas configuran, supervisan y perfeccionan los sistemas de aprendizaje.
¿Funciona el aprendizaje automático en todos los sistemas?
Sí, se puede aplicar en exploración, entrenamiento, campeonatos y sistemas de apoyo.
¿Cómo evolucionan los modelos?
Mejoran con la exposición a nuevos datos y la retroalimentación de las interacciones de los usuarios.