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AWS y la Bundesliga estrenan dos nuevos datos del partido para la nueva temporada

Imagen: AWS – 2021

Amazon Web Services (AWS), una compañía de Amazon.com , Inc. (NASDAQ: AMZN), y la Bundesliga alemana, la liga de fútbol nacional más importante del país, anunciaron dos nuevos datos de partidos de la Bundesliga impulsados ​​por AWS que se estrenarán como gráficos durante las transmisiones y en la aplicación oficial de la Bundesliga durante la temporada 2021 – 2022. La primera estadística avanzada, Eficiencia de tiro, compara la cantidad real de goles que un jugador o equipo ha marcado con la cantidad de goles que el jugador o equipo debería haber marcado en función de la calidad de sus oportunidades. El segundo, Perfil de pase, proporciona información más profunda sobre la calidad del pase de un jugador o de todo un equipo. Ambas estadísticas debutarán durante la cuarta jornada el11 de septiembre de 2021, con el enfrentamiento entre el campeón alemán FC Bayern München y el segundo clasificado de la temporada anterior, el RB Leipzig.

Los datos de los partidos de la Bundesliga ayudan al público a comprender mejor los aspectos matizados del fútbol, ​​como la toma de decisiones en el campo o lo que implica un rendimiento excepcional de los jugadores. La Bundesliga genera los datos de los partidos mediante la recopilación y el análisis de las transmisiones de los partidos de los juegos en vivo en tiempo real a medida que se transmiten a AWS. En el backend, la Bundesliga utiliza las capacidades de AWS en análisis, aprendizaje automático, computación, almacenamiento, bases de datos, servicios sin servidor y de medios para procesar y almacenar la gran cantidad de datos que impulsan estas estadísticas, así como para entrenar, implementar y escalar modelos de aprendizaje automático utilizados para generar predicciones. Los fanáticos ven la información como gráficos durante las transmisiones, con detalles adicionales en la aplicación oficial de la Bundesliga. Los dos nuevos datos del partido mostrarán mejor la acción en el campo y brindarán a los fanáticos, entrenadores, jugadores,

Nuevos datos del partido de la Bundesliga para la temporada 2021–22 con tecnología de AWS

Eficiencia de tiro: a los fanáticos del fútbol les encanta volver a visitar y analizar las oportunidades de anotación para celebrar o llorar mejor los momentos clave del juego. Esta nueva estadística ayuda a los fanáticos a determinar qué jugadores o equipos aprovechan mejor sus posibilidades de marcar un gol. Eso compara la cantidad de goles que un jugador o equipo ha marcado realmente con el valor acumulado de los goles esperados (xGoals), un hecho de partido de la Bundesliga existente, que es la cantidad de goles que el jugador o equipo debería haber marcado en función de la calidad de sus intentos. disparos. La diferencia entre estos dos valores es el número de eficiencia de disparo. Si el valor es negativo (se muestra en la televisión con una flecha roja que apunta hacia abajo), el jugador o equipo ha marcado menos goles de lo esperado. Si el valor es positivo (flecha verde hacia arriba), el jugador o equipo excedió el valor esperado. Por primera vez, la eficiencia de cada jugador se puede evaluar objetivamente en función de la calidad general de los tiros y el número de goles marcados. Por ejemplo, Esta estadística avanzada puede comparar a dos delanteros que marcaron el mismo número de goles después de 10 jornadas para determinar qué jugador está convirtiendo goles en situaciones difíciles frente a situaciones fáciles. Los comentaristas también pueden usar la estadística, por ejemplo, para analizar si los jugadores tienen una gran cantidad de goles porque están bien apoyados por sus compañeros o porque aprovechan las aperturas en la defensa.

Perfil de pase: Los fanáticos a menudo se ponen en el lugar de un jugador y comparan las elecciones que podrían haber hecho en una situación determinada con lo que realmente hizo el jugador. Esta nueva estadística ayuda a los fanáticos a comprender cómo piensan los jugadores y decidir dónde pasar el balón. También proporciona información más profunda sobre la calidad del pase y la fuerza del pase de los jugadores y equipos, incluidas las decisiones de pase que priorizan, como un pase ofensivo, devolver el balón o abrir el juego con un balón largo. Antes del perfil de pases, la efectividad de los pases de un jugador se midió principalmente por el número de pases que alcanzaron con éxito el objetivo de un jugador; ahora, con Passing Profile, también es posible evaluar la calidad de los pases, teniendo en cuenta la dificultad del pase. Por ejemplo, al observar cuántos oponentes presionan al receptor y al pasador, qué tan alto está el balón en el aire, y cuántos oponentes se colocaron entre el receptor y el pasador, la estadística calcula el índice de dificultad del pase. También ofrece más información sobre el comportamiento de pase de un jugador o equipo al identificar el número de pases largos y cortos, la dirección del pase y el tipo de pases que favorece un jugador.

Para desarrollar estas estadísticas, los modelos de aprendizaje automático entrenados en AmazonSageMaker (el servicio de AWS que permite a los científicos y desarrolladores de datos construir, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático) analizó miles de horas de video de temporadas anteriores de la Bundesliga. En el caso de Eficiencia de tiro, la Bundesliga entrenó sus modelos de aprendizaje automático en un conjunto de datos de más de 40.000 tiros a portería históricos, que incluye características derivadas de los datos de posición de los jugadores, como la distancia a la portería, el ángulo a la portería, la velocidad del jugador, el número de defensores. en la línea de tiro y cobertura del portero. En el caso de Perfil de pase, la Bundesliga analizó el video de casi 2 millones de pases y usó esos datos para construir un algoritmo que calcula un puntaje de dificultad para cada pase en cualquier momento, evaluando características como la distancia al receptor, el número de jugadores defensores en entre, y presión sobre un jugador. Una vez calculado,

“Los datos de los partidos de la Bundesliga impulsados ​​por AWS nos permiten brindar a los fanáticos más información sobre el fútbol, ​​a los transmisores más historias interesantes que contar y a los entrenadores y equipos más datos para sobresalir en su juego. El año pasado, la recepción de los datos de partidos de la Bundesliga en todo el mundo fue muy positiva, y seguiremos elevando el listón e innovando en estos análisis utilizando el aprendizaje automático para mejorarlos aún más. Las dos nuevas estadísticas de esta temporada brindan a los fanáticos una visión de la eficiencia del jugador que no se había logrado antes, y todavía estamos en el comienzo de nuestra relación con AWS. Estoy emocionado de ver cómo la tecnología continuará evolucionando la experiencia de los fanáticos y el juego”, dijo Andreas Heyden, Vicepresidente ejecutivo de innovaciones digitales de DFL Deutsche Fußball Grupo Liga (DFL).

“Los equipos, las ligas, las emisoras y sus socios de todo el mundo del deporte utilizan AWS para crear soluciones basadas en datos y mejorar la experiencia de los fanáticos. Estamos emocionados de continuar nuestro trabajo con la Bundesliga para conectarnos con sus fanáticos de una manera que no habían podido antes de esta colaboración”, comentó Klaus Buerg, Director general de AWS Alemania, Austria, y Suiza, Servicios web de Amazon EMEA SARL. “A través del trabajo que hemos logrado con la Bundesliga en la creación de ocho datos de partidos de la Bundesliga en un corto período de tiempo, estamos brindando a los fanáticos una nueva forma de apreciar la velocidad de los jugadores, el posicionamiento en el campo, los goles, los pases y la eficiencia de los tiros, creando aún más emoción. en ver el juego».

Estos dos nuevos datos del partido se unen a Alerta de velocidad, Probabilidad de goles, xGoals, Jugador más presionado, Zonas de ataque y Posiciones promedio: Tendencias para llevar el número total de conocimientos disponibles para los fanáticos de la Bundesliga a ocho.

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