Simplifier les prévisions de course en utilisant des embeddings vectoriels dans le cyclisme

Les embeddings vectoriels sont un moyen de représenter des données complexes de manière plus simple, ce qui facilite l'analyse et leur utilisation dans différentes tâches. Dans cet article, on va parler de la façon dont cette méthode est appliquée au cyclisme sur route pro, en se concentrant sur les coureurs et les Courses basés sur des PerformancesHistoriques.

#C'est Quoi les Embeddings Vectoriels ?

Les embeddings vectoriels sont un outil utilisé dans différents domaines pour capturer des caractéristiques importantes des données non numériques. En convertissant ces données dans un format plus gérable, on peut les utiliser pour la prédiction et l'analyse. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, les mots sont représentés sous forme de vecteurs, ce qui permet aux ordinateurs de comprendre les relations et les significations. De la même manière, dans notre étude, on crée des embeddings pour les cyclistes et les courses afin de mettre en avant leurs traits uniques.

#Le Défi du Cyclisme sur Route Pro

Le cyclisme sur route pro est unique et présente ses propres défis pour l'analyse. Chaque course a des formats et des terrains différents, comme des parcours plats, vallonnés ou montagneux. Ces conditions variées font que certains coureurs performent mieux dans certains types de courses selon leurs capacités. Des études précédentes ont essayé de prédire les résultats des courses en utilisant des modèles d'apprentissage machine complexes. Cependant, ces derniers nécessitent souvent un effort considérable pour créer des caractéristiques spécifiques pour chaque course ou coureur. Notre objectif est de simplifier ce processus en utilisant des embeddings vectoriels.

#Une Nouvelle Approche de Prédiction

On présente une nouvelle méthode qui utilise des embeddings vectoriels pour prédire les résultats des courses sans dépendre lourdement de la création manuelle de caractéristiques. Plutôt que de passer beaucoup de temps à concevoir des caractéristiques, on se concentre sur l'apprentissage de représentations des coureurs et des événements basées uniquement sur des résultats historiques. Cette méthode est plus efficace et peut être appliquée à diverses tâches de prédiction, comme identifier les jeunes talents ou prédire les résultats de courses.

#Apprendre à Partir des Données Historiques

Pour construire nos embeddings, on a utilisé les résultats des courses des saisons UCI World Tour entre 2016 et 2022. Ce jeu de données comprenait des résultats de nombreux événements, y compris des courses d'un jour et des étapes de courses sur plusieurs jours. La performance de chaque coureur était quantifiée en utilisant un score normalisé basé sur les points attribués dans chaque événement. Par exemple, si un vainqueur de course gagne 500 points, un coureur qui finit deuxième peut gagner 300 points, ce qui donne des scores différents pour chacun.

#Construction des Embeddings

On a créé des embeddings vectoriels pour chaque coureur qui avait marqué suffisamment de points dans notre jeu de données et pour chaque course. L'objectif était de prédire la manière dont un coureur performerait dans une course spécifique en utilisant leurs embeddings respectifs. L'approche consiste à prendre le produit scalaire des embeddings du coureur et de la course pour estimer le score du coureur dans cette course. Cette méthode simplifie le processus, en s'appuyant sur l'entraînement plutôt que sur une saisie manuelle.

#Analyse des Embeddings

Après avoir entraîné les embeddings, on les a examinés pour voir quelles informations elles fournissent sur les coureurs et les courses. On a utilisé une technique appelée analyse en composantes principales pour visualiser les embeddings des courses tout en les coloriant en fonction du score de profil de course. Ce score indique la difficulté en montée de la course. L'analyse a montré des motifs distincts, avec des courses montagneuses se regroupant d'un côté tandis que les courses plates étaient de l'autre côté.

#Analyse des Similarités entre Coureurs

On a aussi visualisé les embeddings des coureurs pour analyser leurs caractéristiques. Comme les coureurs ne rentrent pas dans des catégories strictes comme les courses, on a appliqué des techniques de regroupement pour les classer selon leurs similarités. Chaque cluster représentait des coureurs avec des traits similaires. Par exemple, un cluster peut contenir des sprinters, tandis qu'un autre se compose de grimpeurs. Ce regroupement met en évidence comment nos embeddings ont capté les capacités distinctives de chaque coureur.

#Un Regard de Plus Près sur les Coureurs Similaires

Pour valider notre méthode, on a comparé les coureurs en fonction de leurs embeddings. On a trouvé que les coureurs les plus similaires partageaient souvent des compétences et des caractéristiques similaires. Par exemple, deux grimpeurs bien connus pourraient avoir des embeddings très proches. Cette découverte montre que notre approche reflète avec succès les traits réels des cyclistes.

#Applications Pratiques de Nos Résultats

Les embeddings vectoriels que l'on a développés pour les coureurs et les courses peuvent servir d'outils de base pour diverses tâches prédictives dans le cyclisme sur route. En éliminant le besoin de créer des caractéristiques manuelles étendues, notre méthode permet des prédictions plus rapides et plus précises. Cela pourrait mener à une amélioration du repérage des talents, des prédictions de course et des stratégies globales liées à l'entraînement et à la performance.

#Directions Futures

Bien qu'on ait montré que ces embeddings vectoriels fournissent des informations précieuses sur les caractéristiques des coureurs et des courses, il y a encore beaucoup de potentiel à explorer. Les recherches futures devraient se concentrer sur l'application de ces embeddings dans des tâches de prédiction réelles pour évaluer leur efficacité. De plus, incorporer des caractéristiques liées aux parcours de course, comme les profils d'élévation, pourrait améliorer la qualité des embeddings et potentiellement améliorer la précision des prédictions pour les courses à venir.

#Considérer les Changements au Fil du Temps

Actuellement, notre méthode utilise des embeddings statiques, ce qui signifie que la représentation de chaque coureur ne change pas au cours de sa carrière. Cependant, à mesure que les coureurs vieillissent ou subissent des blessures, leurs capacités peuvent changer. Les travaux futurs pourraient chercher à adapter les embeddings pour tenir compte de ces changements, offrant une réflexion plus précise des capacités actuelles d'un coureur au fil du temps.

#Élargir à D'autres Domaines

Il y a aussi une grande chance d'étendre cette recherche au cyclisme féminin, qui est en plein essor. En appliquant notre cadre aux événements féminins, on peut comparer les informations entre le cyclisme masculin et féminin et contribuer à une compréhension plus complète du sport.

#Conclusion

En résumé, notre approche d'utilisation des embeddings vectoriels pour les coureurs et les courses de cyclisme sur route offre une nouvelle façon d'analyser et de prédire les résultats dans ce sport unique. En simplifiant le processus de création de caractéristiques et en capturant les caractéristiques clés des coureurs et des courses, on prépare le terrain pour de futures avancées dans l'analytique. Grâce à davantage de recherches et d'applications, on espère découvrir encore plus d'informations qui pourraient bénéficier aux cyclistes et aux équipes.