Beyzbola özgü soruları yanıtlamak için makine öğrenimini kullanma

Beyzbol oyununun doğası göz önüne alındığında, sakatlanmaların büyük bir kısmı temassız olaylarda meydana gelir, bu da egzersiz yükünü ölçme ve kontrol etme ihtiyacının bu tür sakatlanmaları azaltmaya yardımcı olacağı anlamına gelir.

Bu düşünceyle Catapult'un analiz ekibi, OptimEye S5 cihazıyla elde edilen binlerce veri noktasından yararlanan makine öğrenimini uygulamaya koydu. Catapult, bu ham verileri ve profesyonel oyunlardan ve antrenmanlardan alınan videoları kullanarak, atış ve sopa sallama gibi aktiviteler için hacim ve yoğunluğu ölçen spora özgü algoritmalar geliştirebildi.

İlk testler, %90'ın üzerinde bir doğruluk oranını kanıtlamıştır ve makine öğrenimi işlevi, kendisine beslenen daha fazla veri ile gelişmesine izin verir.

MLB'de Sakatlar Listesinin Azaltılması

The American Journal of Orthopedics 'te yer alan çalışmalar, sakatlık listesinde (DL) yer alma sayısının ve toplam DL gün sayısının yıldan yıla arttığını göstermiştir. Sakatlanan oyuncular arasında atıcılar daha sık sakatlanmakta ve diğer tüm pozisyonlara kıyasla daha uzun süre sakat kalmaktadır.

Catapult'un analiz ekibi, bu aşırı kullanım yaralanmalarına en sık yol açan hareketleri ölçmek için yola çıktı ve bu hareketlerdeki hacim ve yoğunluğa ilişkin objektif verileri kullanabilmenin uygulayıcılara antrenman yüklerini kontrol etme gücü vereceği teorisiyle yola çıktı.

Bir Beyzbol Algoritmasının Oluşumu

Atışlar ve sopa vuruşları gibi olayları ölçmek için, eğitim sırasında toplanan atışları ve sopa vuruşlarını OptimEye S5 cihazından alınan okumalarla eşleştirmek için denetimli bir makine öğrenimi algoritması eğitildi.

Özellikle Catapult, hem profesyonel hem de üniversite düzeyindeki çeşitli beyzbol takımlarının antrenman seanslarından toplanan verilere dayalı bir Rastgele Orman algoritması oluşturdu. Eğitim verileri, düzinelerce oyuncu ve çeşitli pozisyonlar için 6.000'den fazla atış, sopa sallama veya hiçbiri için ivmeölçer ve jiroskop okumalarını içerir.

Patlayıcı olayları yürüme gibi diğer olaylardan izole etmek için oyuncunun yüküne bir eşik getirilmiştir. Bu, algoritmanın yalnızca oyun benzeri atışları ve sopa salınımlarını seçmesini sağlayacaktır.

Bu olayların her birinin etrafında Catapult, olaydan iki saniye önce ve bir saniye sonra olmak üzere iki saniyelik bir pencere içinde üç boyutlu ivmeölçer ve üç boyutlu jiroskoptan elde edilen özellikleri incelemiştir. Özelliklere örnek olarak ivmeölçer ve jiroskop okumaları için maksimum değer, ortalama ve standart sapma verilebilir.

Bu özelliklerin her biri, algoritma için bir eğitim seti oluşturmak üzere ilgili olayın yanı sıra atış, sopa vuruşu veya hiçbiri olarak sınıflandırılması için girildi.

Sonuçlar ve Tartışma

Birçok atış ve sopa salınımını kapsayacak şekilde çok sayıda örneğe maruz bırakıldıktan sonra, algoritma bir eğitim oturumu sırasında atışları ve sopa salınımını tespit etmede %90'ın üzerinde bir doğruluk elde edebilmiştir. Mükemmel doğrulukla tespit edilen atışlar şunlardır:

• Bullpen
• Tümsekten yakalayıcıya atış
• Isınma sırasında kaliteli atışlar
• Saha içinde uzun mesafeli atışlar
• Kafeste veya vuruş antrenmanı sırasında salıncaklar

Bu muhafazakar tahmin, algoritmanın yalnızca oyun benzeri olacak kadar sert atışları ve vuruşları (yani "kaliteli" atışları ve sopa vuruşlarını) sayacak şekilde ayarlandığı gerçeğini yansıtmaktadır. Hataların çoğu rutinin başlangıcındaki sayılamayacak kadar yumuşak atışlardan kaynaklanmaktadır.

Bir antrenman seansını vuruşlar, atışlar veya hiçbiri olarak sınıflandırdıktan sonra algoritma, her bir sopa vuruşu ve atışla ilişkili toplam yükü hesaplar. Ortalama player load veya bu aktiviteler arasındaki ortalama süre gibi çeşitli niceliklerin yanı sıra her bir atış veya sopa vuruşu için bantlama arayüz aracılığıyla elde edilebilir.

Catapult'un atış ve sopa vuruşları için ölçümleri, beyzbol uygulayıcılarının aşırı kullanım yaralanmalarına yol açan ve her yıl profesyonel ve üniversite takımlarına milyonlarca dolara mal olan temel hareketlerin hacmini ve yoğunluğunu kontrol etmelerini sağlar. Bu metrikler, gerçek dünya ortamında antrenman etkisine daha iyi şeffaflık isteyen antrenörler için atıcı ve vurucu antrenman periyodizasyonunun geleceğini belirleme yeteneğine sahiptir.

Catapult'un spora özgü sorularınıza nasıl yanıt verebileceğini öğrenmek ister misiniz? Performans analizlerimiz hakkında daha fazla bilgi için buraya tıklayın.