Дослідження моделей машинного навчання для аналізу і прогнозування ігрової ефективності футболістів в інформаційних системах спортивної аналітики

Abstract

Об’єкт дослідження – процес аналізу та прогнозування ігрової ефективності футболістів на основі статистичних та аналітичних даних, що використовуються в інформаційних системах спортивної аналітики для оцінки результативності та активності гравців. Мета роботи – дослідження, розробка та експериментальна перевірка моделей машинного навчання для підвищення якості аналізу і прогнозування ефективності футболістів у сучасних інформаційних системах спортивної аналітики. Методи дослідження – методи математичного моделювання, методи і засоби машинного навчання, методи аналізу спортивних даних, засоби побудови та тестування моделей прогнозування, методи порівняльного оцінювання точності моделей, а також методи системного аналізу, що застосовані для обґрунтування вимог до інформаційної системи спортивної аналітики. Основними результатами роботи є визначення структури даних для оцінки ефективності футболістів, розробка та тестування моделей машинного навчання, порівняння їх точності та рекомендації щодо інтеграції найефективніших рішень у сучасні інформаційні системи. Наукова новизна полягає у комплексному застосуванні машинного навчання для прогнозування показників футболістів, у порівнянні моделей на основі реальних даних та формуванні практичних рекомендацій.