हॉकी परिणामों की भविष्यवाणी, वर्गीकरण और अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल लागू करें।
iSquad के स्वचालन के साथ संबद्धता, पंजीकरण और सदस्यता के प्रबंधन को बदलें। खिलाड़ी पंजीकरण से लेकर लाइसेंस सत्यापन और सदस्यता प्रबंधन तक, सब कुछ एक आसान-से-उपयोग वाले प्लेटफ़ॉर्म में केंद्रीकृत है।
मशीन लर्निंग हॉकी वातावरण को बड़े डेटासेट में पैटर्न पहचानने और अनुशंसाओं को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है। अनुप्रयोगों में खेल के परिणामों की भविष्यवाणी करना, खिलाड़ी के प्रदर्शन को वर्गीकृत करना, प्रशंसक व्यवहार को विभाजित करना और प्रशिक्षण कार्यक्रमों को अनुकूलित करना शामिल है। सीखने के मॉडल अधिक डेटा एकत्र होने के साथ अनुकूलित होते हैं, समय के साथ बेहतर होते हैं। वे मुख्य कोच, व्यवस्थापक और हॉकी महासंघों को तेजी से, साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में मदद करते हैं। एकीकृत एमएल सिस्टम डेटा स्थिरता सुनिश्चित करते हैं और हॉकी संचालन में दक्षता के नए स्तरों को अनलॉक करते हैं।
एक तकनीक जो प्रणालियों को डेटा से सीखने और पूर्वानुमान या वर्गीकरण करने की अनुमति देती है।
मशीन लर्निंग एआई का एक उपसमूह है जो विशेष रूप से पैटर्न पहचान और डेटा-संचालित भविष्यवाणियों पर केंद्रित है।
तकनीकी दल और विश्लेषक शिक्षण प्रणालियों को कॉन्फ़िगर, मॉनिटर और परिष्कृत करते हैं।
हां, इसे स्काउटिंग, प्रशिक्षण, टूर्नामेंट और सहायता प्रणालियों में लागू किया जा सकता है।
वे नए डेटा के संपर्क और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से प्राप्त फीडबैक के साथ बेहतर होते जाते हैं।