മനുഷ്യരാശിയുടെ പക്കലുള്ള ഏറ്റവും ശക്തമായ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ് ഡാറ്റാ വിശകലനം. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതും ഞങ്ങളുടെ വിശകലനങ്ങളിൽ നിന്ന് എല്ലാ പക്ഷപാതവും നീക്കം ചെയ്യുന്നതും പ്രകൃതി പ്രതിഭാസങ്ങൾ മുതൽ സ്പോർട്സ് വരെ ജീവിതത്തിന്റെ എല്ലാ വശങ്ങളെക്കുറിച്ചും താരതമ്യേന കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കും. വാസ്തവത്തിൽ, മിക്ക വിചിത്ര നിർമ്മാതാക്കളും വിവിധ സ്പോർട്സ്ബുക്കുകൾക്കായി അവരുടെ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. എൻഎഫ്എൽ ഗെയിമുകളുടെ ഫലം പ്രവചിക്കാൻ ഡാറ്റാ വിശകലനം എങ്ങനെ സഹായിക്കുമെന്ന് നമുക്ക് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

Data Analysis and the NFL

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പുതിയതായി ഞങ്ങൾ നടിക്കില്ല. ഒരു ഗെയിമിന്റെ ഫലം പ്രവചിക്കാൻ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ സഹായിക്കുമെന്ന് എൻഎഫ്എൽ പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും പരിശീലകർക്കും കളിക്കാർക്കും അറിയാം. പ്രവചനങ്ങൾ 100% കൃത്യമല്ലെങ്കിലും, അവ ഇടയ്ക്കിടെയുള്ളതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സ്പോട്ട് ഓൺ ആണ്.

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയുടെ അംഗീകാരം എൻഎഫ്എല്ലിൽ മിക്ക ആളുകളും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് പൂർണ്ണമായും മാറ്റി. ടീമുകൾ ഇപ്പോൾ ഗെയിമുകളെ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായാണ് സമീപിക്കുന്നത്. കളിക്കാരുടെ വിലയിരുത്തലുകളിലും തന്ത്രപരമായ സംഭവവികാസങ്ങളിലും അവർ ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു.

തീർച്ചയായും, ബെറ്ററുകളും ബാധിക്കപ്പെടുന്നു. തുടക്കം മുതൽ തന്നെ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനും വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുന്നതിനും അസന്തുലിത നിർമ്മാതാക്കൾ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിശകലനങ്ങളെയും പ്രതീക്ഷകളെയും അട്ടിമറിക്കാനുള്ള ശ്രമത്തിൽ ആളുകൾ ഭ്രാന്തൻ സൂപ്പർ ബൗൾ പ്രോപ്പ് പന്തയങ്ങൾ നടത്താൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ള വാതുവയ്പ്പിന്റെ ഒരു പുതിയ യുഗവും യുഗവും അവർ അശ്രദ്ധമായി കൊണ്ടുവന്നു.

ഗെയിമുകൾ പ്രവചിക്കുന്നു

ഞങ്ങൾ പറഞ്ഞതുപോലെ, ഡാറ്റാ വിശകലനം ദേശീയ ഫുട്ബോൾ ലീഗിന്റെ പല വശങ്ങളും സഹായിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഉപയോഗം ഒരു ഗെയിമിന്റെ ഫലം പ്രവചിക്കുക എന്നതാണ്. പക്ഷേ, അതെങ്ങനെ സാധ്യമാകും? വിപരീത നിർമ്മാതാക്കൾ, അല്ലെങ്കിൽ ബെറ്റർമാർ പോലും ഡാറ്റ ശേഖരിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അത് ഏറ്റവും യുക്തിസഹവും സ്ഥിരവുമായ ഫലം കണ്ടെത്താൻ അവർ ഒഴിക്കും. നമുക്ക് വിശദീകരിക്കാം.

ഒരു ഗെയിമിനെ ബാധിച്ചേക്കാവുന്ന എല്ലാ ഘടകങ്ങളും ഡാറ്റാ അനലൈസർമാർ പരിശോധിക്കുന്നു. ഹോംഫീൽഡ് നേട്ടവും ഒരു ഹോം ഗെയിമും എവേ ഗെയിമും തമ്മിൽ ഒരു ടീം എത്ര നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. കാലാവസ്ഥയും ചില കാലാവസ്ഥകളിൽ ഇരു ടീമുകളും എത്ര മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. പരസ്പരം എതിരായ അവരുടെ ചരിത്രം, മറ്റ് ടീമുകൾക്കെതിരായ അവരുടെ ചരിത്രം മുതലായവ. തുടർന്ന് അവർ ഈ വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഒരു ടീമിന് മറ്റൊന്നിനേക്കാൾ അനുകൂലമായ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

Artificial Intelligence and Data Analytics

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, പ്രത്യേകിച്ച് നൂതന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഉയർച്ചയാണ് ആധുനിക സീറ്റ്ജിസ്റ്റിലെ വലിയ പ്രശ്നങ്ങളിലൊന്ന്. ഒരുകാലത്ത് പൈപ്പ് സ്വപ്നമായിരുന്നത് ഇപ്പോൾ യാഥാർത്ഥ്യമായിരിക്കുന്നു. ഓൺലൈൻ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ വളർത്തുന്നതിനും ഗണിത സമവാക്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും വ്യാകരണ-ചെക്ക് പ്രസംഗങ്ങൾ / ഉപന്യാസങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കും ആളുകൾ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും അവർ ഇത് ഉപയോഗിക്കാത്തത് എന്തുകൊണ്ട്?

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അവരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാൽ, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ എടുക്കുന്ന സമയം പകുതിയിലധികം കുറയ്ക്കാൻ നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് കഴിയും. കൂടാതെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നിവ മിക്കവാറും എല്ലാ ദിവസവും മെച്ചപ്പെടുന്നതിനാൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വിശകലനങ്ങൾ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായി. വാസ്തവത്തിൽ, ഭാവിയിൽ എൻഎഫ്എൽ സാധ്യതകൾ പൂർണ്ണമായും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു സമയം ഞങ്ങൾ കണ്ടേക്കാം.

ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ വിജയങ്ങളും പരാജയങ്ങളും

കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് എൻഎഫ്എല്ലിന്റെ പ്രധാന ഘടകമായി മാറി. കോളേജ് ഫുട്ബോൾ മേഖലയിൽ വളർന്നുവരുന്ന താരങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ പരിശീലകർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രതികൂല നിർമ്മാതാക്കൾ ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ടീമിന് അനുയോജ്യമായ മികച്ച തന്ത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ടീം തന്ത്രജ്ഞർ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മിക്കവാറും, മികച്ച ഫുട്ബോൾ അന്തരീക്ഷം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഉപകരണങ്ങളിലൊന്നാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. എന്നിരുന്നാലും, ദോഷങ്ങളുണ്ട്.

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൽ പുരോഗതിയുണ്ടായിട്ടും, ഉപകരണത്തിന് ഇപ്പോഴും ഒരു ഫലം 100% കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയില്ല എന്നതാണ് ഏറ്റവും വലിയ ദോഷങ്ങളിലൊന്ന്. വാസ്തവത്തിൽ, ഡാറ്റാ വിശകലനം സാധ്യതയുടെ ഒരു ഗെയിമാണ്. സൈദ്ധാന്തികമായി, വിശകലന വിദഗ്ധൻ ആ വസ്തുത മനസ്സിലാക്കുന്നിടത്തോളം അതിൽ തെറ്റൊന്നുമില്ല. ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിനെ ഒരു പ്രവചകനായി പരിഗണിക്കുമ്പോഴാണ് പ്രശ്നം വരുന്നത്. അല്ലെങ്കിൽ അതിലും മോശമായി, അവരുടെ ഡാറ്റാ വിശകലനങ്ങൾ തെറ്റായിരുന്നു, കാരണം അവർ പ്രവചന മോഡലിൽ എല്ലാ വേരിയബിളുകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടില്ല.

NFL and Data Analytics in the Future

ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് ഒരു ശാസ്ത്രമായും പരിശീലനമായും വികസിക്കുന്നത് തുടരും. അത് മനസ്സിൽ വച്ചുകൊണ്ട്, എൻഎഫ്എൽ ഈ ആശയത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നത് തുടരുമെന്നത് യുക്തിസഹമാണ്. അത് മാത്രമല്ല, ഭാവിയിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് കൂടുതൽ ജനപ്രിയമാകുമെന്നത് സുരക്ഷിതമായ പന്തയമാണ്. ഗെയിം ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കുമ്പോൾ മിക്ക എൻഎഫ്എൽ ആരാധകരും പ്രൊഫഷണലുകളും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന ഒരു ദിവസം ഞങ്ങൾ കണ്ടേക്കാം.

പ്രവചന മോഡലുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും സുരക്ഷിതവും കൃത്യവുമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ പ്രാപ്തിയുള്ളതായിത്തീരുമെന്നതിൽ സംശയമില്ല. അതിന് കീഴിൽ, പരിശീലകർക്ക് അവരുടെ കളിക്കാരിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും മികച്ചത് നേടാനും രസകരവും മുമ്പൊരിക്കലും കണ്ടിട്ടില്ലാത്തതുമായ തന്ത്രങ്ങൾ ആവിഷ്കരിക്കാനും കഴിയും. “തത്സമയ ഡാറ്റാ വിശകലനം” സാധ്യമാകുന്ന ഘട്ടത്തിലെത്തിയാൽ മുഴുവൻ എൻഎഫ്എൽ ലാൻഡ്സ്കേപ്പും ഗണ്യമായി മാറുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഇത് ആവേശകരമായ ഒരു സമയമായിരിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പാണ്.