Investigadores israel\u00edes desarrollaron un nuevo m\u00e9todo para predecir el rendimiento de jugadores de la NBA. El sistema se basa en analizar el rendimiento pasado de un jugador y las entrevistas previas al juego.<\/p>\n
Un m\u00e9todo computacional desarrollado en Israel mejora significativamente la predicci\u00f3n del rendimiento de los jugadores de baloncesto. El estudio fue dirigido por los estudiantes de doctorado Amir Feder y Nadav Oved. Lo hicieron bajo la supervisi\u00f3n del profesor Roi Reichart.<\/p>\n
Predecir el rendimiento de un atleta es un desaf\u00edo que ha sido perseguido durante mucho tiempo por investigadores de todo el mundo. Se han utilizado herramientas de psicolog\u00eda, estad\u00edstica, inform\u00e1tica y m\u00e1s. Hasta ahora, las predicciones del rendimiento se han basado principalmente en el factor de predicci\u00f3n limitado del rendimiento pasado del atleta.<\/p>\n
Los investigadores del Technion, sin embargo, han agregado un nuevo factor predictivo: informaci\u00f3n \u201cfuera del juego\u201d. Espec\u00edficamente: transcripciones de entrevistas previas al juego con los jugadores. El concepto y el estudio se han publicado en la revista Computational Linguistics.<\/p>\n
Los investigadores plantearon la hip\u00f3tesis de que las entrevistas previas al juego contienen informaci\u00f3n importante que puede mejorar las predicciones sobre el comportamiento y el rendimiento de un jugador en un pr\u00f3ximo juego. La raz\u00f3n es que el comportamiento de un jugador determinado en el juego es muy dif\u00edcil de predecir. Esto es debido a que la actividad tiene lugar en un espacio complejo y din\u00e1mico. El rendimiento est\u00e1 influenciado por el entorno, las decisiones racionales y las emociones internas. A su vez, el entorno din\u00e1mico en un juego tambi\u00e9n influye en esas emociones. Estas din\u00e1micas no se pueden predecir bas\u00e1ndose \u00fanicamente en el desempe\u00f1o pasado.<\/p>\n
El estudio se bas\u00f3 en un conjunto de datos que consta de entrevistas con los medios antes y despu\u00e9s del juego. Se suman m\u00e9tricas de rendimiento en el juego del juego despu\u00e9s de las entrevistas. El conjunto de datos incluy\u00f3 5.226 entrevistas de rendimiento de 36 jugadores destacados de la NBA.<\/p>\n
Cada uno de los pares fue evaluado por la relaci\u00f3n entre la entrevista y el desempe\u00f1o. Espec\u00edficamente, la relaci\u00f3n se midi\u00f3 a trav\u00e9s de la correlaci\u00f3n entre la transcripci\u00f3n de la entrevista y las desviaciones en los indicadores de desempe\u00f1o en el juego. Estos indicadores son\u00d1 caracter\u00edsticas de riesgo, comportamiento y decisiones estrat\u00e9gicas. Un ejemplo de riesgo es un intento de hacer una canasta de largo alcance (tres puntos). Un ejemplo de comportamiento y estrategia es elegir un enfoque de defensa.<\/p>\n
Los investigadores dise\u00f1aron varios modelos, utilizando redes neuronales profundas de \u00faltima generaci\u00f3n para la predicci\u00f3n de las acciones de los jugadores en funci\u00f3n del lenguaje utilizado en sus entrevistas abiertas.<\/p>\n
Los modelos son capaces de hacer predicciones basadas solo en el texto de la entrevista o en una combinaci\u00f3n del texto de la entrevista y m\u00e9tricas de desempe\u00f1o pasado.<\/p>\n
Los modelos basados ??en texto superaron las s\u00f3lidas l\u00edneas de base basadas solo en m\u00e9tricas de rendimiento. Esto demuestra la importancia del lenguaje para la predicci\u00f3n de acciones. Los modelos que utilizaron tanto textos de entrevistas como m\u00e9tricas de rendimiento anteriores de los jugadores mejoraron algunas de las predicciones m\u00e1s desafiantes y produjeron los mejores resultados.<\/p>\n
Por ejemplo, en una entrevista previa al juego antes de las Finales de la NBA de 2016, se le pregunt\u00f3 a LeBron James, entonces con los Cleveland Cavaliers, sobre su estado mental y c\u00f3mo se sent\u00eda en base a su historia personal (James naci\u00f3 en Cleveland y regres\u00f3 a el equipo para traer su primer campeonato). James describi\u00f3 su estado mental positivo y concentraci\u00f3n y sentimientos de tranquilidad al entrar a los juegos.<\/p>\n
En consecuencia, el profesor Reichart explic\u00f3: \u201cnuestros modelos procesaron el texto y supusieron que el desempe\u00f1o ofensivo de James ser\u00eda mejor que sus promedios anteriores.<\/p>\n
En la pr\u00e1ctica, la serie de las Finales de 2016 termin\u00f3 con el primer y \u00fanico campeonato ganador de Cleveland. En estos juegos, James se super\u00f3 a s\u00ed mismo y protagoniz\u00f3 toda la serie, como predijeron nuestros modelos\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Investigadores israel\u00edes desarrollaron un nuevo m\u00e9todo para predecir el rendimiento de jugadores de la NBA. El sistema se basa en analizar el rendimiento pasado de un jugador y las entrevistas previas al juego. Un m\u00e9todo computacional desarrollado en Israel mejora significativamente la predicci\u00f3n del rendimiento de los jugadores de baloncesto. El estudio fue dirigido por los estudiantes de doctorado Amir Feder y Nadav Oved. Lo hicieron bajo la supervisi\u00f3n del profesor Roi Reichart. Predecir el rendimiento de un atleta es un desaf\u00edo que ha sido perseguido durante mucho tiempo por investigadores de todo el mundo. Se han utilizado herramientas de psicolog\u00eda, estad\u00edstica, inform\u00e1tica y m\u00e1s. Hasta ahora, las predicciones del rendimiento se han basado principalmente en el factor de predicci\u00f3n limitado del rendimiento pasado del atleta. Los investigadores del Technion, sin embargo, han agregado un nuevo factor predictivo: informaci\u00f3n \u201cfuera del juego\u201d. Espec\u00edficamente: transcripciones de entrevistas previas al juego con los jugadores. El concepto y el estudio se han publicado en la revista Computational Linguistics. Los investigadores plantearon la hip\u00f3tesis de que las entrevistas previas al juego contienen informaci\u00f3n importante que puede mejorar las predicciones sobre el comportamiento y el rendimiento de un jugador en un pr\u00f3ximo juego. La raz\u00f3n …<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":67344,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[885],"tags":[],"class_list":["post-67343","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-deportes"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/67343","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=67343"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/67343\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/67344"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=67343"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=67343"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radiojai.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=67343"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}