Simplificando Predicciones de Carreras Usando Embeddings Vectoriales en Ciclismo

Las incrustaciones vectoriales son una forma de representar datos complejos de manera más sencilla, lo que facilita su análisis y uso en diversas tareas. En este artículo, hablaremos sobre cómo se aplica este método al ciclismo en ruta profesional, centrándonos en los ciclistas y carreras basadas en actuaciones históricas.

#¿Qué Son las Incrustaciones Vectoriales?

Las incrustaciones vectoriales son una herramienta utilizada en diferentes campos para capturar características importantes de datos no numéricos. Al convertir estos datos en un formato más manejable, podemos usarlos para predicciones y análisis. Por ejemplo, en el procesamiento de lenguaje natural, las palabras se representan como vectores, permitiendo que las computadoras entiendan relaciones y significados. De manera similar, en nuestro estudio, creamos incrustaciones para ciclistas y carreras para resaltar sus rasgos únicos.

#El Reto del Ciclismo en Ruta Profesional

El ciclismo en ruta profesional es único y tiene sus propios desafíos para el análisis. Cada carrera tiene diferentes formatos y terrenos, como recorridos planos, montañosos o con cuestas. Estas condiciones variables significan que diferentes ciclistas rinden mejor en ciertos tipos de carreras según sus habilidades. Estudio anteriores han intentado predecir los resultados de las carreras usando modelos complejos de aprendizaje automático. Sin embargo, a menudo requieren un esfuerzo extenso para crear características específicas para cada carrera o ciclista. Nuestro objetivo es simplificar este proceso usando incrustaciones vectoriales.

#Un Nuevo Enfoque para la Predicción

Presentamos un nuevo método que utiliza incrustaciones vectoriales para predecir los resultados de las carreras sin depender en gran medida de la creación manual de características. En lugar de gastar mucho tiempo en la ingeniería de características, nos enfocamos en aprender representaciones de ciclistas y eventos basadas únicamente en resultados Históricos. Este método es más eficiente y se puede aplicar a diversas tareas de predicción, como identificar jóvenes talentos o predecir resultados de carreras.

#Aprendiendo de Datos Históricos

Para construir nuestras incrustaciones, usamos los resultados de carreras de las temporadas del UCI World Tour entre 2016 y 2022. Este conjunto de datos incluía resultados de numerosos eventos, incluidas carreras de un día y etapas de carreras de varios días. El rendimiento de cada ciclista se cuantificó utilizando una puntuación normalizada basada en los puntos otorgados en cada evento. Por ejemplo, si un ganador de una carrera gana 500 puntos, un ciclista que termina segundo puede ganar 300 puntos, resultando en diferentes puntuaciones para cada uno.

#Construyendo las Incrustaciones

Creamos incrustaciones vectoriales para cada ciclista que había logrado suficientes puntos en nuestro conjunto de datos y para cada carrera. El objetivo era predecir qué tan bien se desempeñaría un ciclista en una carrera específica usando sus respectivas incrustaciones. El enfoque consiste en tomar el producto escalar de las incrustaciones del ciclista y de la carrera para estimar la puntuación del ciclista en esa carrera. Este método simplifica el proceso, confiando en el entrenamiento en lugar de en la entrada manual.

#Analizando las Incrustaciones

Después de entrenar las incrustaciones, las examinamos para ver qué información podían ofrecer sobre ciclistas y carreras. Usamos una técnica llamada análisis de componentes principales para visualizar las incrustaciones de carreras, mientras las coloreábamos según la puntuación del perfil de la carrera. Esta puntuación indica la dificultad de escalada de la carrera. El análisis mostró patrones distintos, con carreras montañosas agrupadas en un lado y carreras planas en el lado opuesto.

#Examinando Similitudes entre Ciclistas

También visualizamos las incrustaciones de los ciclistas para analizar sus características. Dado que los ciclistas no caen en categorías estrictas como las carreras, aplicamos técnicas de agrupamiento para agruparlos en función de sus similitudes. Cada grupo representaba ciclistas con rasgos similares. Por ejemplo, un grupo puede contener sprinters, mientras que otro consiste en escaladores. Este agrupamiento resalta cómo nuestras incrustaciones capturaron las habilidades distintivas de cada ciclista.

#Un Vistazo Más Cercano a Ciclistas Similares

Para validar aún más nuestro método, comparamos ciclistas en función de sus incrustaciones. Descubrimos que los ciclistas más similares a menudo compartían habilidades y características similares. Por ejemplo, dos escaladores conocidos podrían tener incrustaciones que se parecen mucho entre sí. Este hallazgo demuestra que nuestro enfoque refleja con éxito los rasgos del mundo real de los ciclistas.

#Aplicaciones Prácticas de Nuestros Hallazgos

Las incrustaciones vectoriales que desarrollamos para ciclistas y carreras pueden servir como herramientas fundamentales para diversas tareas predictivas en el ciclismo en ruta. Al eliminar la necesidad de una ingeniería amplia de características manuales, nuestro método permite predicciones más rápidas y precisas. Esto podría llevar a una mejora en la búsqueda de talentos, predicciones de carreras y estrategias generales relacionadas con el entrenamiento y el rendimiento.

#Direcciones Futuras

Aunque hemos demostrado que estas incrustaciones vectoriales proporcionan información valiosa sobre las características de ciclistas y carreras, aún hay más potencial por explorar. La investigación futura debería centrarse en aplicar estas incrustaciones en tareas de predicción reales para evaluar mejor su efectividad. Además, incorporar características relacionadas con las rutas de las carreras, como perfiles de elevación, podría mejorar la calidad de las incrustaciones y, potencialmente, la precisión de las predicciones para las próximas carreras.

#Considerando Cambios a lo Largo del Tiempo

Actualmente, nuestro método utiliza incrustaciones estáticas, lo que significa que la representación de cada ciclista no cambia a lo largo de su carrera. Sin embargo, a medida que los ciclistas envejecen o enfrentan lesiones, sus habilidades pueden cambiar. El trabajo futuro podría investigar cómo adaptar las incrustaciones para tener en cuenta estos cambios, proporcionando una representación más precisa de las habilidades actuales de un ciclista a lo largo del tiempo.

#Ampliando a Otras Áreas

También hay una gran oportunidad de extender esta investigación al ciclismo femenino, que ha ido ganando popularidad. Al aplicar nuestro marco a los eventos femeninos, podemos comparar las percepciones entre el ciclismo masculino y femenino y contribuir a una comprensión más completa del deporte.

#Conclusión

En resumen, nuestro enfoque de usar incrustaciones vectoriales para ciclistas y carreras de ciclismo en ruta ofrece una nueva forma de analizar y predecir resultados en este deporte único. Al simplificar el proceso de ingeniería de características y capturar características clave de ciclistas y carreras, preparamos el terreno para futuros avances en análisis. A través de más investigación y aplicación, esperamos descubrir aún más información que pueda beneficiar a los ciclistas y equipos.