ディープラーニングでサッカーのアクションを予測する

サッカーの試合で起こることを予測するモデルを作ったんだ。これは、過去のアクションに基づいて次に何が起こるかを予測するためのもので、プロのサッカーリーグの3シーズン分のデータを使ってトレーニングしてる。研究では、俺たちのモデルの効果を、マルコフモデルとマルチレイヤパーセプトロンという2つのシンプルなモデルと比べてる。

#背景

最近、ディープラーニングモデルが大量のデータでトレーニングされることで大きな成功を収めてる。こういう大きなモデルは、基盤モデルと呼ばれることが多く、言語処理や画像認識の分野でかなり役立ってる。俺たちの目標は、サッカーに似たモデルを作ることだ。

言語モデルが文中の次の単語を予測するように、俺たちのサッカーモデルもこれまでの出来事に基づいて次のアクションを予測する。こうすることで、モデルはサッカーのアクションを後で使える形で表現できるようになるんだ。

このモデルの使い道はたくさんある。たとえば、アナリストが試合の異なるアクションのシーケンスをシミュレーションするのに役立つ。これは、異なる戦術的決定を探ったり、可能な結果を予測したりすることができるってこと。また、モデルが学んだ詳細は、選手のパフォーマンスをより効果的に評価するのにも役立つ。

#モデルの仕組み

トランスフォーマーモデルは、俺たちの研究で重要な役割を果たしてる。このモデルは、入力シーケンスを出力シーケンスに変換し、「アテンション」というメカニズムを使ってる。このメカニズムにより、モデルは次のアクションを予測する際に入力シーケンスの最も関連性の高い部分に焦点を当てることができる。

トランスフォーマーモデルにはいくつかのタイプがあって、データをエンコードすることに特化しているものもあれば、新しいシーケンスを生成するために設計されているものもある。俺たちのモデルは、サッカーのアクションの特性を考慮して、シーケンシャルデータをうまく扱えるように設定されてる。

以前の取り組みでは、自然言語処理技術を使ってサッカーアクションを予測してた。異なるモデルをトレーニングして、次に何が起こるかを見積もることを試みたんだけど、ボールの奪い合い（ターンオーバー）を考慮してないものもあった。俺たちのアプローチは違ってて、アクションをトークン化することで、ターンオーバーも含めてわかりやすい分類問題として扱ってる。

#トレーニングデータセット

FA女子スーパーリーグの2018-2019、2019-2020、2020-2021シーズンのプレイ・バイ・プレイデータを集めた。これは、世界で最も評価されている女子サッカーリーグの一つだ。データセットは、300試合以上からの約100万のアクションで構成されていて、モデルが様々な状況から学べるようになってる。

データを準備するために、アクションを標準化しやすい特定のPythonパッケージを使ってる。特に注目している特徴は、どのチームがアクションを行ったか、どんなアクションだったか、そしてフィールドのどこでアクションが行われたかだ。

サッカーのフィールドをグリッドに簡略化して、アクションをより良く分類できるようにしてる。たとえば、「ドリブル」のアクションを、「どのチームがそれを行ったか」と「フィールドのどのセクションで行われたか」で説明できる。

#ニューラルネットワークの構築

モデルのトレーニングは非監督学習タスクとして考えられてる。モデルの主な仕事は、シーケンスの次のアクションを予測することだ。アクションの表現サイズやアクション同士の関係性など、モデルの設定を調整してパフォーマンスを最適化する。

モデルは複数のコンポーネントから構成されていて、各サッカーアクションは埋め込み（数値表現の一種）に変換される。これらの埋め込みを使い、アクションの順序に関する追加情報とともに、モデルは次に何が起こるかを学ぶ。

モデルは複数の層を処理できるように設計されていて、正確性を向上させるために情報をいくつかのステップを通して処理する。モデルがトレーニング中にどのように学び、最適化されるかを定義するために、特定のパラメータセットを使用する。

#他のモデルとの比較

自分たちのモデルを、マルコフモデルとマルチレイヤパーセプトロンという2つのベースラインモデルと比較した。マルコフモデルは、過去のアクションを使って、次のアクションの確率を過去の観察に基づいて単純に見積もる。実装は簡単だけど、サッカーのゲームプレイの複雑さを捉えきれないかもしれない。

一方で、マルチレイヤパーセプトロンは、前のアクションに基づいて次のアクションを予測することに重点を置いたニューラルネットワークの一種だ。俺たちはその構造を調整して、より複雑なトランスフォーマーモデルと比べてどれだけうまく機能するかを見た。

テストの結果、トランスフォーマーモデルは常に両方のベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮した。次のアクションを予測する際により高い精度を達成し、より信頼できる確率の見積もりを提供した。

#モデルの結果

モデルの評価には、次のアクションを予測する精度と、モデルの予測した確率が実際の結果とどれだけ一致したかの2つの主要な指標を見てる。俺たちのモデルはこの両方の分野でうまく機能して、シンプルなモデルと比べてかなり優れてることがわかった。

トレーニングデータの量に応じて、モデルの精度がどう変化するかも分析した。より多くのトレーニング例があれば、精度が向上することがわかった。ただし、一定のポイントを超えると、モデルのサイズやトレーニングアクションの数を増やしても、あまり効果がないことがわかった。

#学習プロセスの可視化

モデルがどれだけうまく学習できたかを理解するために、アクションの埋め込みを可視化した。データの次元を減少させる方法を使って、似たようなアクションがどのようにグループ化されているかを見ることができた。これにより、モデルが異なるタイプのアクションを効果的に区別し、サッカーフィールド上でのそれらの場所を意味のある方法で表現できることが示された。

#予測の例

モデルが過去のプレイに基づいて次のアクションを予測したいくつかのシーケンスを調べた。いくつかのケースではモデルが次のアクションを正確に予測できたが、他のシーケンスでは改善の余地があった。たとえば、モデルはインターセプトを予測するのに苦労した。なぜなら、そのアクションは発生頻度が低く、予測が難しいからだ。

#モデルの利用可能性

実際のサッカー分析で俺たちのモデルにはたくさんの面白い可能性がある。

1. ゲームシナリオのシミュレーション: モデルは、異なる開始アクションに基づいて試合で何が起こりうるかをシミュレートするのに役立つ。これにより、戦略を立てたり効果的な戦術を開発したりするのに役立つ。

2. 選手パフォーマンスの評価: 学習したモデルは、試合中の選手のより包括的な評価を作成するために使用でき、アナリストが異なる役割における選手の効果を判断できるようになる。

3. 選手スタイルの特定: モデルは、試合中に選手が取るアクションを分析することで、選手のスタイルや強みを区別するのにも役立つ。これにより、コーチやアナリストが選手をより適切に活用できるようになる。

結論として、サッカーアクションを効果的に予測するためにトランスフォーマーベースのモデルを開発した。俺たちのモデルは従来の方法を上回り、サッカー分析や意思決定を強化するためのエキサイティングな可能性を提供してる。