Искусственная нейросеть (нейронная сеть или нейросеть) - это программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей. На их основе создают обучаемые программы, которые можно научить распознавать или генерировать контент. Другими словами, нейросеть - это не явление, а способ «тренировки» компьютера, используемый при машинном обучении. Машинное обучение (ML) - это подраздел искусственного интеллекта, который использует техники для обучения компьютерных систем выполнять задачи. То есть, мы обучаем машину, как распознавать определенные шаблоны или вести себя определенным образом, на основе представленных данных.
Одной из основной сферы деятельности спортивного тренера является аналитика, как команды, так и отдельных игроков. Анализ данных после соревнований или тренировок важен как в командных, так и индивидуальных видах спорта. Так, при тренировке целой группы спортсменов тренеру необходимо проводить мониторинг каждого участника команды, что весьма непростая задача. Благодаря нейросетям, можно провести анализ совокупной работы команды, с детальными показателями каждого из её членов.
Например, в баскетбольной команде, в основной состав которой входит пять человек, на каждого из спортсменов во время тренировки можно закрепить специальный датчик, считывающий показатель игрока и его местоположение на поле. По окончании тренировки данные с датчика могут показать:
1. индивидуальные показатели каждого из спортсменов;
2.средние показатели на команду;
3. индивидуальную траекторию перемещения игроков по площадке;
4. точное количество бросков и прыжков спортсменов.
И это лишь некоторые из показателей, которые могут быть сняты с тренирующихся.
Однако, для чего тогда здесь нейросеть.Описанный выше способ сбора данных при тренировке позволяет собрать статистическую базу о команде спортсменов. Далее эти данные должны быть подвергнуты анализу тренерами, чтобы выявить некоторые закономерности и разработать наилучшие стратегии тренировок, как для конкретной команды, так и для развития рядовых спортсменов. После данного этапа обработанные
Среди нейронных сетей отметим нейронные сети, обучаемые без учителя и рассмотренные в работах [8; 28], которые используются для решения задач кластеризации многомерных данных, а также визуализации и снижения их людьми.
Данные отправляются в скрытый слой нейросети, в котором она моделирует бесчисленное множество тактик игры команды. На основе проведенных вычислений нейросеть создает «базу рекомендаций» для тренировки спортсменов с подробной аналитикой.
Таким образом, тренера получают инструмент, для более точного анализа тренировок спортсменов. Нейросеть выступает в качестве механизма, который, во-первых, на основе данных, полученных на прошлых тренировках, даёт рекомендации во время текущей тренировки, во-вторых, моделирует тренировки на основе реальных показателей и высчитывает наиболее эффективные стратегии для команды
. Данный метод, безусловно, необходимо протестировать на практике, так как существуют следующие риски:
1. получение неверных метрик с датчиков, установленных на спортсменах;
2. ошибочные выходные данные, которые предоставит нейросеть из-за неверных метрик;
3. возникновение ошибок в ПО.
Однако, у данной методики есть и перспективные плюсы:
1. при помощи точечного анализа, можно повысить эффективность каждой тренировки;
2. при помощи нейросети проще обработать большой объём данных о цикле тренировок и отдельных его элементов;
3. так как мы работаем со всеми типами данных (входными – метрики спортсменов, скрытым слоем данных – данные о прошлых тренировках, выходными – советы и отчёты нейросети), можно чётко контролировать динамику развития каждого спортсмена;
4. благодаря такому походу к тренировкам, можно выявлять как скрытый потенциал у отдельных игроков, так и незаметные, при обычной тренировке, проблемы фаворитов команды
В современном мире физическая культура и спорт [11], культивируя здоровый образ жизни граждан, выполняют не только здравоохранительную, но и правоохранительную, образовательную и оборонную функции, что отражено в работах [12–15].
Это способствует росту экономического потенциала государства [16] и усиливает его обороноспособность.
В связи с этим более весомым становится значение физической культуры и спорта в укреплении здоровья и воспитании детей, подростков и молодежи с целью повышения продолжительности жизни и ее качества, а также профилактики правонарушений, формируя образ и стиль жизни подрастающего поколения.
Обучение такого класса нейронных сетей осуществляется различными алгоритмами: алгоритмом на основе соревновательного обучения без учителя [28; 31], алгоритмом нейронного газа [32] и др.
Данные алгоритмы делают возможной визуализацию нелинейного многомерного входного пространства данных путем проецирования с сохранением топологии в нейроны выходного слоя, которые чаще всего формируют двумерную решетку. Выходной слой нейронов носит название топологической карты. К такому классу нейронных сетей принадлежат самоорганизующиеся карты (СОК) Кохонена, описанные в работах [25].
Следует отметить, что для осуществления нейросетевых концепций имеются специализированные программные продукты, которые описаны в работах [36; 3
- Курсовая работа
- Дипломная работа
- Контрольная работа
- Реферат
- Отчет по практике
- Магистерская работа
- Статья
- Эссе
- Научно-исследовательская работа
- Доклад
- Глава диплома
- Ответы на билеты
- Презентация
- Дипломная работа MBA
- ВКР
- Компьютерный набор текста
- Речь к диплому
- Тезисный план
- Чертёж
- Диаграммы, таблицы
- ВАК
- Перевод
- Бизнес план
- Научная статья
- Рецензия
- Лабораторная работа
- Решение задач
- Диссертация
- Доработка заказа клиента
- Аспирантский реферат
- Монография
