Българска компания разработва платформа с база данни за над 150 000 професионални футболисти, която с помощта на machine learning анализира информацията и помага на скаутите на футболните клубове да намерят скрити таланти и да изберат най-обещаващия за тях трансфер.
Огромна част от футболните трансфери в исторически план се правят на база лични впечатления на свързани лица и гледането на видеозаписи на играчите. Платформата на ENSK елиминира субективизма, като анализира реални данни, започвайки от оценяване на моментните качества на един играч. Първата стъпка е да се разбере какви са специфичните нужди на клуба. За определената позиция какво се очаква от играча, каква е философията на игра, вижданията на треньора и т.н.
"Опитваме се да направим една изходна позиция, за това, което търсим. Оттам нататък можем да настроим нашите алгоритми да търсят точно този определен профил“, разказва Даниел Страхинов, основател на ENSK.AI в разговор за Bloomberg TV Bulgaria.
Експертът дава пример, че при търсенето на ляв бек да кажем, трябва да се направи разлика между класически такъв или бек-крило, който играе при схема 3-5-2. За целите на анализа е необходимо предварително да се прецизира търсенето, защото за двете позиции са важни различни фактори. След тази настройка алгоритмите намерят и сортират всички известни футболисти, отговарящи на условията в базата данни по параметри, като центрирания (колко често, колко точно, от кои позиции), какъв дрибъл прави всеки от тях, от какви позиции на терена, колко от влизанията му са успешни и т.н.
"Имаме адски много данни. За всеки един играч в момента имаме около 150-200 събития на мач, 5 години назад в историята и за около 150 000 футболисти", обяснява Страхинов.
ENSK.AI на практика е data science компания. Специалистите в нея от години се занимават с анализ на информация. "
"Събираме тези данни постоянно. 24 часа в денонощието сме свързани с нашия доставчик на данни. Отделно събираме данни от различни източници в интернет, които не са свързани с представянето на играчите – вкл. социални медии, информация за трансфери, заплати и т.н. Всичко това се обединява не едно място", посочва гостът.
Повече вижте във видеото тук

Stellantis обмисля да произвежда автомобили с Dongfeng в Европа и Китай
SOFIX расте за четвърта поредна сесия и се възстанови до ниво от 1230 пункта
Около 20 сделки с жилища на цена над 1 млн. евро са сключени у нас в началото на годината
„Ломско пиво“ спира временно производството заради ремонт
Прогноза: Полетите ще останат скъпи поне до средата на лятото
CATL създава ново звено, което да гарантира сигурността на веригата на доставки
Лекари сигнализират за пропуски в новия неонатален скрининг у нас
Пробив в служебни пощи разкри рискове за сигурността (+ВИДЕО)
Разследват Кейти Пери за сексуално посегателство
Горива на предела: Цените летят нагоре, задава ли се критичен дефицит? (ВИДЕО)
Централна прогноза
ФИФА с молба към Тръмп
Ман Сити троши милиони за 19-годишна перла
Орела отсече: Ако бием Славия, сме в играта
Тежък удар за Гришо
Лапорта обяви голяма новина и изригна: Позор
Как всяка зодия реагира на критика
Поверия за Томина неделя (Великден на мъртвите)
Новолуние в Овен на 17 април – заявяваме себе си
5 навика за хормонално здраве след 40
Поверия за Летен Петковден
5 стъпки за лимфодренажен масаж у дома
Тревожно: Завишени са нивата на облъчване с радон на 44 места в Каварна
Спипаха кьоркютук пиян шофьор в Суворово
Какво време ни очаква в четвъртък?
Коцев търси подкрепа от Общинския съвет за 5 инфраструктурни проекта във Варна
Над 1/3 от забранените опасни стоки са козметика
С молебен: Приключи първият етап от основния ремонт на ОУ „Йордан Йовков“
Ярка комета ще се приближи до Земята в края на април: Кога ще може да се наблюдава
Физици откриха начин за възстановяване на изгубени квантови данни
От дълбините на Космоса до лекарския кабинет: Какво предстои за екипажа на „Артемида II“
Гробищата се оказват място, което опазва биоразнообразието
Кометата 3I/ATLAS е изхвърляла вода, равняваща се на 70 басейна дневно
Нова теория разкрива как е построена Хеопсовата пирамида в Гиза