Applica modelli di apprendimento automatico per prevedere, classificare e ottimizzare i risultati sportivi.
Trasforma la gestione delle affiliazioni, delle iscrizioni e dei tesseramenti con l’automazione di iSquad. Dalle registrazioni dei giocatori alla convalida delle licenze e alla gestione delle affiliazioni, tutto è centralizzato in un’unica piattaforma facile da usare.
Il machine learning consente agli ambienti digitali di atletica di riconoscere pattern in grandi set di dati e automatizzare le raccomandazioni. Le applicazioni includono la previsione dei risultati degli eventi, la classificazione delle prestazioni dei giocatori, la segmentazione del comportamento dei tifosi e l’ottimizzazione dei programmi di allenamento. I modelli di apprendimento si adattano man mano che vengono raccolti più dati, migliorando nel tempo. Aiutano allenatori, amministratori e federazioni di atletica a prendere decisioni più rapide e basate sull’evidenza. I sistemi di machine learning integrati garantiscono la coerenza dei dati e aprono nuovi livelli di efficienza nelle operazioni di atletica.
Modellazione predittiva delle prestazioni
- Previsione delle prestazioni dei giocatori
- Stima della probabilità di infortuni
- Modellazione dell’impatto dell’allenamento
- Valutazione della sinergia di delega
- Simulazione dei risultati del campionato
Motori di classificazione automatizzati
- Tagga automaticamente i ruoli dei giocatori
- Rileva gli stili di gioco
- Raggruppa i giudici in base alle metriche
- Raggruppa gli incidenti disciplinari
- Classifica i livelli di rischio
Cicli di feedback di apprendimento
- Migliora con la convalida dell’utente
- Riqualifica per le nuove stagioni
- Accuratezza del modello di punteggio
- Test con dati sintetici
- Esporta report del modello addestrato
Cos'è l'apprendimento automatico nell'atletica?
Una tecnica che consente ai sistemi di apprendere dai dati e di effettuare previsioni o classificazioni.
In che cosa si differenzia dall'intelligenza artificiale?
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale focalizzato specificamente sul riconoscimento di schemi e sulle previsioni basate sui dati.
Chi supervisiona i modelli di ML?
Le delegazioni tecniche e gli analisti configurano, monitorano e perfezionano i sistemi di apprendimento.
Il ML funziona su più sistemi?
Sì, può essere applicato nello scouting, nell’allenamento, nei campionati e nei sistemi di supporto.
Come si evolvono i modelli?
Migliorano con l’esposizione a nuovi dati e al feedback derivante dalle interazioni degli utenti.