Prevedere azioni di calcio con il deep learning

Abbiamo creato un modello progettato per prevedere cosa succede dopo in una partita di calcio basandosi sulle azioni precedenti. Questo modello è addestrato utilizzando dati di tre stagioni di una lega professionistica di calcio. Nella nostra ricerca, confrontiamo l'efficacia del nostro modello con due modelli più semplici: un Modello di Markov e un percettrone multi-strato.

#Contesto

Negli ultimi tempi, i modelli di deep learning hanno mostrato un grande successo quando vengono allenati su grandi set di dati. Questi modelli grandi, spesso chiamati modelli di fondazione, hanno aiutato significativamente in campi come l'elaborazione del linguaggio e il riconoscimento delle immagini. Il nostro obiettivo è creare un modello simile per il calcio.

Proprio come i modelli linguistici prevedono la prossima parola in una frase, il nostro modello di calcio prevede la prossima azione in una partita basandosi su ciò che è successo prima. In questo modo, il modello impara a rappresentare le azioni calcistiche in un modo che può essere utilizzato per vari compiti in seguito.

Ci sono molti usi potenziali per il nostro modello. Ad esempio, può aiutare gli analisti a simulare diverse sequenze di azioni in una partita. Questo significa che possono esplorare diverse decisioni tattiche e prevedere possibili risultati. Inoltre, i dettagli appresi dal nostro modello possono aiutare a valutare le prestazioni dei giocatori in modo più efficace.

#Come Funziona il Modello?

Il Modello Transformer gioca un ruolo cruciale nella nostra ricerca. Questo tipo di modello trasforma una sequenza di input in una sequenza di output, usando un meccanismo chiamato attenzione. Questo meccanismo consente al modello di concentrarsi sulle parti più rilevanti della sequenza di input mentre prevede la prossima azione.

Ci sono diversi tipi di modelli transformer. Alcuni si concentrano solo sulla codifica dei dati, mentre altri sono progettati per generare nuove sequenze. Il nostro modello è impostato per gestire efficacemente i dati sequenziali, il che è essenziale considerando la natura delle azioni calcistiche.

Sforzi precedenti hanno utilizzato tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per prevedere le azioni calcistiche. Hanno addestrato diversi modelli per stimare dove e quale tipo di azione sarebbe seguita in base a una serie di azioni. Tuttavia, alcuni non hanno tenuto conto dei turnover, dove la palla cambia possesso. Il nostro approccio è diverso; trattiamo il compito come un semplice problema di classificazione tokenizzando tutte le azioni, compresi i turnover.

#Dataset Usato per l'Addestramento

Abbiamo raccolto dati azione per azione delle stagioni 2018-2019, 2019-2020 e 2020-2021 della FA Women’s Super League. Questa lega è una delle più rinomate leghe di calcio femminile a livello globale. Il nostro dataset consiste di quasi un milione di azioni da oltre 300 partite, assicurando che il nostro modello possa imparare da un'ampia gamma di situazioni.

Per preparare i dati, utilizziamo un pacchetto Python specifico che aiuta a rappresentare le azioni in modo standardizzato. Le caratteristiche su cui ci concentriamo includono quale squadra ha eseguito un'azione, che tipo di azione era e dove si è svolta l'azione sul campo.

Semplifichiamo il campo da calcio in una griglia, dividendolo in sezioni uguali per aiutarci a categorizzare meglio le azioni. Ad esempio, possiamo descrivere un'azione come "dribbling" indicando quale squadra l'ha effettuata e in quale sezione del campo è avvenuta.

#Costruzione della Rete Neurale

L'addestramento del nostro modello è inquadrato come un compito di apprendimento non supervisionato. Il compito principale del modello è anticipare la prossima azione in una sequenza. Regoliamo le impostazioni del modello, come la dimensione della rappresentazione dell'azione e come le azioni si relazionano tra loro, per ottimizzare le sue prestazioni.

Il nostro modello è composto da diversi componenti. Ogni azione di calcio viene convertita in un Embedding, un tipo di rappresentazione numerica. Usando questi embedding, insieme ad ulteriori informazioni sull'ordine delle azioni, il modello impara a prevedere cosa succederà dopo.

Il modello è progettato per gestire più strati, il che significa che elabora le informazioni attraverso vari passaggi per migliorare l'Accuratezza. Utilizziamo un insieme specifico di parametri per definire come il modello apprende e si ottimizza durante l'addestramento.

#Confronto con Altri Modelli

Abbiamo testato il nostro modello contro due modelli di base: un modello di Markov e un percettrone multi-strato. Il modello di Markov usa azioni precedenti per stimare la probabilità della prossima azione basandosi semplicemente su osservazioni passate. Anche se è semplice da implementare, potrebbe non catturare le complessità del gioco del calcio.

D'altra parte, il percettrone multi-strato è un tipo di rete neurale che si concentra sulla previsione della prossima azione basandosi sulle azioni precedenti. Abbiamo regolato la sua struttura per vedere quanto bene poteva performare rispetto al nostro modello transformer più complesso.

Attraverso i nostri test, abbiamo scoperto che il nostro modello transformer ha costantemente performato meglio rispetto a entrambi i modelli di base. Ha raggiunto una maggiore accuratezza nella previsione delle prossime azioni e ha fornito stime di probabilità più affidabili.

#Risultati del Modello

Per valutare il nostro modello, osserviamo due metriche principali: l'accuratezza nella previsione della prossima azione e quanto bene le probabilità previste dal modello corrispondono agli esiti reali. Il nostro modello ha performato bene in entrambe le aree, superando significativamente i modelli più semplici.

Abbiamo analizzato come cambia l'accuratezza del nostro modello in base alla quantità di dati su cui è addestrato. Abbiamo scoperto che avere più esempi di addestramento porta a una migliore accuratezza. Tuttavia, dopo aver raggiunto un certo punto, aumentare la dimensione del modello o il numero di azioni di addestramento porta a rendimenti decrescenti.

#Visualizzazione del Processo di Apprendimento

Per capire quanto bene il nostro modello ha appreso, abbiamo visualizzato gli embedding delle azioni. Utilizzando un metodo per ridurre le dimensioni dei nostri dati, siamo stati in grado di vedere come le azioni simili si raggruppavano insieme. Questo ha mostrato che il modello ha imparato efficacemente a differenziare tra diversi tipi di azioni e a rappresentarne le posizioni sul campo da calcio in modo significativo.

#Esempi di Previsioni

Abbiamo esaminato diverse sequenze in cui il nostro modello ha previsto le prossime azioni basandosi sulle giocate precedenti. In alcuni casi, il modello è riuscito a prevedere accuratamente le azioni successive, mentre altre sequenze hanno mostrato margini di miglioramento. Ad esempio, il modello ha avuto difficoltà a prevedere le intercettazioni perché quelle azioni si verificano meno frequentemente e possono essere imprevedibili.

#Usi Potenziali del Modello

Ci sono molte possibilità interessanti per il nostro modello nell'analisi pratica del calcio.

1. Simulazione di Scenari di Gioco: Il nostro modello può aiutare le squadre a simulare cosa potrebbe succedere in una partita basandosi su diverse azioni iniziali. Questo può aiutare nella strategia e nello sviluppo di tattiche efficaci.

2. Valutazione delle Prestazioni dei Giocatori: I modelli appresi possono essere utilizzati per creare una valutazione più completa dei giocatori durante una partita, consentendo agli analisti di determinare la loro efficacia in diversi ruoli.

3. Identificazione degli Stili dei Giocatori: Il modello può anche aiutare a differenziare gli stili e i punti di forza dei giocatori analizzando le azioni che compiono durante le partite. Questo può aiutare allenatori e analisti a capire come meglio utilizzare i loro giocatori.

In conclusione, abbiamo sviluppato un modello basato su transformer per prevedere efficacemente le azioni calcistiche. Il nostro modello ha superato i metodi tradizionali e offre possibilità entusiasmanti per migliorare l'analisi del calcio e il processo decisionale.