Machine learning

Machine learning no MD1Q

Modelo, medida, limite.

O MD1Q trabalha com três modelos treinados sobre dados de eventos com coordenadas. Para cada um indicamos o que mede, de onde aprendeu, que precisão tem em torneios que o treino não viu e onde estão os seus limites.

Pedir demonstração Preços

Teste independente, AUC

Probabilidade de marcar0,83

Probabilidade de sofrer0,85

Sucesso do passe0,95

0,5 é o acaso, 1,0 uma ordenação perfeita
Teste: Mundial 2022, Euro 2024

Três modelos

Valor da ação

O que mede: Quanto uma ação com bola (passe, condução, drible, remate, recuperação, duelo) altera a probabilidade de a equipa marcar ou sofrer nas dez ações seguintes.
Aprendeu com: Dados públicos de eventos com coordenadas, 1 073 172 ações de três competições.
Teste independente: AUC 0,83 para marcar e 0,85 para sofrer, em 263 061 ações do Mundial 2022 e do Euro 2024.
Limite: Só funciona onde o jogo tem dados de eventos com coordenadas.

Sucesso do passe

O que mede: Com que probabilidade um passe chega ao destino na situação de onde partiu.
Aprendeu com: Instantâneos 360 públicos, 98 190 passes de dois torneios.
Teste independente: AUC 0,95 em 43 820 passes do Euro 2024.
Limite: A imagem 360 só mostra o campo de visão da câmara: o modelo não vê os jogadores que ficam de fora.

Qualidade da decisão

O que mede: O valor do passe escolhido face às outras opções visíveis nesse momento.
Aprendeu com: Assenta no modelo de sucesso do passe e numa grelha de valor de perigo calculada sobre os mesmos dados.
Teste independente: Assenta no teste do modelo de sucesso do passe (AUC 0,95).
Limite: Avalia passes; conduções, dribles e remates não são opções.

IA na interface

MD1Q Proof (AI)

Faça uma pergunta ao sistema e receba um gráfico ou uma tabela. Reconhece 14 tipos de pergunta, responde apenas com números calculados e indica os factos por trás de cada resposta.

Texto IA

14 tipos de texto na interface. Só pode escrever números medidos, está sempre identificado e pode ser desativado por organização.

Como ler o número

O AUC mede quão bem o modelo ordena os casos: 0,5 é o acaso, 1,0 uma ordenação perfeita. O teste usou jogos de torneios que o treino não viu, por isso o número mostra como o modelo se comporta com dados novos. O modelo dá um número, não um veredicto: a decisão é da equipa técnica.