Predizendo Ações de Futebol com Deep Learning

Criamos um modelo pra prever o que acontece a seguir em uma partida de futebol com base nas ações anteriores. Esse modelo é treinado usando dados de três temporadas de uma liga profissional de futebol. Na nossa pesquisa, comparamos a eficácia do nosso modelo com dois modelos mais simples: um Modelo de Markov e um Perceptron de Múltiplas Camadas.

#Contexto

Nos últimos tempos, modelos de deep learning mostraram um baita sucesso quando treinados com grandes conjuntos de dados. Esses modelos grandes, muitas vezes chamados de modelos fundamentais, ajudaram muito em áreas como processamento de linguagem e reconhecimento de imagem. Nosso objetivo é criar um modelo parecido pra futebol.

Assim como os modelos de linguagem prevêm a próxima palavra em uma frase, nosso modelo de futebol prevê a próxima ação em um jogo com base no que já aconteceu. Com isso, o modelo aprende a representar as ações de futebol de uma forma que pode ser usada pra várias tarefas depois.

Tem muitos usos potenciais pro nosso modelo. Por exemplo, pode ajudar analistas a simular diferentes sequências de ações numa partida. Isso significa que eles podem explorar diferentes decisões táticas e prever possíveis resultados. Além disso, os detalhes aprendidos pelo nosso modelo podem ajudar a avaliar o desempenho dos jogadores de forma mais eficaz.

#Como Funciona o Modelo?

O Modelo Transformer tem um papel crucial na nossa pesquisa. Esse tipo de modelo transforma uma sequência de entrada em uma sequência de saída, usando um mecanismo chamado atenção. Esse mecanismo permite que o modelo foque nas partes mais relevantes da sequência de entrada enquanto prevê a próxima ação.

Existem diferentes tipos de modelos transformer. Alguns focam apenas em codificar dados, enquanto outros são projetados pra gerar novas sequências. Nosso modelo tá configurado pra lidar com dados sequenciais de forma eficaz, o que é essencial considerando a natureza das ações no futebol.

Esforços anteriores usaram técnicas de processamento de linguagem natural pra prever ações de futebol. Eles treinaram diferentes modelos pra estimar onde e que tipo de ação seguiria com base em uma série de ações. Porém, alguns não consideraram os turnovers, quando a posse de bola muda. Nossa abordagem é diferente; tratamos a tarefa como um simples problema de classificação, tokenizando todas as ações, incluindo os turnovers.

#Conjunto de Dados Usado pra Treinamento

Coletamos dados de jogo a jogo das temporadas de 2018-2019, 2019-2020 e 2020-2021 da FA Women's Super League. Essa liga é uma das mais respeitadas do mundo no futebol feminino. Nosso conjunto de dados contém quase um milhão de ações de mais de 300 partidas, garantindo que nosso modelo possa aprender com uma ampla gama de situações.

Pra preparar os dados, usamos um pacote específico de Python que ajuda a representar as ações de forma padronizada. As características que focamos incluem qual time executou uma ação, que tipo de ação foi e onde no campo a ação ocorreu.

Simplificamos o campo de futebol em uma grade, dividindo-o em seções iguais pra ajudar a categorizar as ações melhor. Por exemplo, podemos descrever uma ação como "drible" indicando qual time fez e em qual seção do campo aconteceu.

#Construindo a Rede Neural

Treinar nosso modelo é tratado como uma tarefa de aprendizado não supervisionado. O principal trabalho do modelo é antecipar a próxima ação em uma sequência. Ajustamos as configurações do modelo, como o tamanho da representação da ação e como as ações se relacionam, pra otimizar seu desempenho.

Nosso modelo é composto por vários componentes. Cada ação de futebol é convertida em um embedding, um tipo de representação numérica. Usando esses embeddings, junto com informações adicionais sobre a ordem das ações, o modelo aprende a prever o que vai acontecer a seguir.

O modelo é projetado pra lidar com múltiplas camadas, ou seja, processa informações em várias etapas pra melhorar a Precisão. Usamos um conjunto específico de parâmetros pra definir como o modelo aprende e se otimiza durante o treinamento.

#Comparando com Outros Modelos

Testamos nosso modelo contra dois modelos de referência: um modelo de Markov e um perceptron de múltiplas camadas. O modelo de Markov usa ações anteriores pra estimar a probabilidade da próxima ação com base em observações passadas. Embora seja simples de implementar, pode não capturar as complexidades do jogo de futebol.

Por outro lado, o perceptron de múltiplas camadas é um tipo de rede neural que se concentra em prever a próxima ação com base nas ações anteriores. Ajustamos sua estrutura pra ver como se saía em comparação com nosso modelo transformer mais complexo.

Nos nossos testes, descobrimos que nosso modelo transformer sempre teve um desempenho melhor do que os dois modelos de referência. Ele alcançou uma precisão maior na previsão das próximas ações e forneceu estimativas de probabilidade mais confiáveis.

#Resultados do Modelo

Pra avaliar nosso modelo, olhamos pra duas métricas principais: precisão em prever a próxima ação e quão bem as probabilidades previstas pelo modelo corresponderam aos resultados reais. Nosso modelo se saiu bem em ambas as áreas, superando significantemente os modelos mais simples.

Analisamos como a precisão do nosso modelo muda com base na quantidade de dados que ele é treinado. Descobrimos que ter mais exemplos de treinamento leva a uma melhor precisão. No entanto, depois de atingir um certo ponto, aumentar o tamanho do modelo ou o número de ações de treinamento traz retornos decrescentes.

#Visualizando o Processo de Aprendizado

Pra entender como nosso modelo aprendeu bem, visualizamos os embeddings das ações. Usando um método pra reduzir as dimensões dos nossos dados, conseguimos ver como ações semelhantes se agruparam. Isso mostrou que o modelo aprendeu efetivamente a diferenciar entre diferentes tipos de ações e representou suas localizações no campo de futebol de uma maneira significativa.

#Exemplos de Previsões

Examinamos várias sequências onde nosso modelo previu as próximas ações com base em jogadas anteriores. Em alguns casos, o modelo conseguiu prever com precisão as ações seguintes, enquanto outras sequências mostraram que há espaço pra melhorar. Por exemplo, o modelo teve dificuldade em prever interceptações porque essas ações ocorrem com menos frequência e podem ser imprevisíveis.

#Usos Potenciais do Modelo

Tem muitas possibilidades empolgantes pro nosso modelo na análise prática de futebol.

1. Simulando Cenários de Jogo: Nosso modelo pode ajudar times a simular o que pode acontecer em um jogo com base em diferentes ações iniciais. Isso pode ajudar a fazer estratégias e desenvolver táticas eficazes.

2. Avaliando o Desempenho dos Jogadores: Os modelos aprendidos podem ser usados pra criar uma avaliação mais abrangente dos jogadores durante uma partida, permitindo que analistas determinem sua eficácia em diferentes funções.

3. Identificando Estilos de Jogadores: O modelo também pode ajudar a diferenciar estilos e forças dos jogadores analisando as ações que eles realizam durante as partidas. Isso pode ajudar treinadores e analistas a entenderem como utilizar melhor seus jogadores.

Em resumo, desenvolvemos um modelo baseado em transformer pra prever ações de futebol de forma eficaz. Nosso modelo superou métodos tradicionais e oferece possibilidades empolgantes pra melhorar a análise e a tomada de decisões no futebol.