- ロシアの電子工学およびコンピュータサイエンス学部のシステムプログラミング学生、ミハイル・メドヴェージェフ氏が、ホッケー選手のスキルレベルを評価するための初めての機械学習モデルを作成。
- 統計データはコンチネンタルホッケーリーグだけでなく、他のロシアリーグ（全ロシアホッケーリーグ、ジュニアホッケーリーグ）や世界リーグ（ナショナルホッケーリーグ、アメリカンホッケーリーグ）も使用。
- ホッケー選手の効率を評価するために、氷上でのプレー時間、パスの正確さと回数、シュートの頻度と変換、ヒット、チェック、ペナルティ、1対1の勝利など数十の指標を考慮。
- 6つの機械学習モデルがあり、データの処理にはPandasとScikit-learnライブラリが使用され、選手はA（支配的な選手）、B（ハイクラスの選手）、C（平均レベルの選手）、D（低レベルの選手）の評価を受ける。
- モスクワのスパルタクホッケークラブのスタッフの支援を受け、モスクワクラブの管理陣に才能あるプログラマーとして認められ、アナリストとしての仕事に誘われた。
私の考え: ミハイル・メドヴェージェフ氏の研究は非常に興味深いです。彼の機械学習モデルは、ホッケー選手の評価に革新をもたらし、チームビルディングにおいて重要な役割を果たすことが期待されます。また、人間と人工知能の協力を強調するミハイル氏の考え方は、技術の進歩を利用しつつも人間の判断力と経験を大切にする姿勢が示されています。
元記事: https://www.susu.ru/en/news/2024/10/07/student-teaches-ai-evaluate-hockey-players-efficiency