Aplique modelos de aprendizado de máquina para prever, classificar e otimizar resultados esportivos.
Transforma a gestão de afiliações, registos e adesões com a automatização do iSquad. Desde o registo de jogadores até à validação de licenças e gestão de membros, tudo está centralizado numa plataforma fácil de utilizar.
O aprendizado de máquina permite que ambientes digitais de atletismo reconheçam padrões em grandes conjuntos de dados e automatizem recomendações. As aplicações incluem a previsão de resultados de eventos, a classificação do desempenho dos jogadores, a segmentação do comportamento dos torcedores e a otimização de cronogramas de treinamento. Os modelos de aprendizado se adaptam à medida que mais dados são coletados, aprimorando-se ao longo do tempo. Eles ajudam treinadores, administradores e federações de atletismo a tomar decisões mais rápidas e baseadas em evidências. Sistemas de aprendizado de máquina integrados garantem a consistência dos dados e alcançam novos níveis de eficiência nas operações de atletismo.
Modelagem de desempenho preditivo
- Prever a produção dos jogadores
- Estimar a probabilidade de lesões
- Modelar o impacto do treinamento
- Avaliar a sinergia da delegação
- Simular os resultados do campeonato
Motores de classificação automatizados
- Marque as funções dos jogadores automaticamente
- Detecte padrões de estilo de jogo
- Agrupe os juízes por métricas
- Agrupe os incidentes disciplinares
- Classifique os níveis de risco
Ciclos de feedback de aprendizagem
- Melhore com a validação do usuário
- Retreine em novas temporadas
- Avalie a precisão do modelo
- Teste com dados sintéticos
- Exporte relatórios do modelo treinado
O que é aprendizado de máquina no atletismo?
Uma técnica que permite que os sistemas aprendam com dados e façam previsões ou classificações.
Como ela é diferente da IA?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA focado especificamente no reconhecimento de padrões e previsões baseadas em dados.
Quem supervisiona os modelos de ML?
Delegações técnicas e analistas configuram, monitoram e refinam os sistemas de aprendizagem.
O ML funciona em todos os sistemas?
Sim, pode ser aplicado em olheiros, treinamentos, campeonatos e sistemas de apoio.
Como os modelos evoluem?
Eles melhoram com a exposição a novos dados e feedback das interações do usuário.