Mit künstlicher Intelligenz zum richtigen Spieler / Spielerbörsen

Anwendungen

Was im richtigen Leben die Partnerbörsen sind, sind im Sport/ Fußball eine Art Spielerbörsen. Hier wie dort werden Lebenspartner oder neue Spieler bei der Zusammenstellung von Mannschaften nach bestimmten Kriterien ausgewählt.

Künstliche (Super-) Intelligenz kann auch auf diesen Gebieten ein wichtiger Unterstützungsfaktor sein.

Doch beschränken wir uns auf den Bereich des Fußballs. Ob Mannschaft und gegebenenfalls neue Spieler zusammenpassen hängt von verschiedenen messbaren Eigenschaften ab, aber auch von Charakteren, die sehr unterschiedlich sein können. Den oder die Richtigen aus Tausenden von Fußballern zu finden, ist oft nicht einfach.

Da kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel.

In den Fußballarenen dieser Welt werden große Mengen an Daten rund um das Leder gesammelt. Jeder Weg mit Geschwindigkeit eines Spielers, Zweikampfwerte, Ballkontakte, Passquoten und Torschüsse werden erfasst. Die erhoben Daten werden immer vielschichtiger. Die Datenerfassung ist mittlerweile so weit fortgeschritten, dass sie fast alle professionellen und semi-professionellen Meisterschaften umfasst.

Künstliche Intelligenz kann mit Hilfe von Daten und Statistiken Filterfunktionen bereitstellen, welche den passenden Spieler für den Scouting-Bereich der Clubs liefert, der dem Anforderungsprofil am Nächsten kommt und verfügbar ist. Sie kann auch Schwächen und Stärken einzelner Fußballer aufzeigen.

Da natürlich Fußball auch mit Menschen zu tun hat, kommt die softwaregestützte Analyse auch an ihre Grenzen. Zahlen und Statistiken müssen vor Ort durch Scouts mit Sichtungen bestätigt werden. Dabei kann natürlich jeder Spieler auch einmal einen schlechteren Tag erwischen.

Mannschaftszusammenstellungen ändern sich in den Transferfenstern. Inwieweit diese Einfluss auf die Entwicklung des Clubs und kommende Resultate nehmen oder nehmen können wird als angrenzender Gesichtspunkt zu diesem Projekt mit analysiert.

KVL Odds-Liga 20.0.4 Prof.

(Ausgang des Projektes)

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