Makine Öğrenimi Modeli MLB Oyuncularının Performansını Ölçüyor

Bilgi Bilimleri ve Teknoloji Penn State Koleji’ndeki bir araştırma ekibi, baseball oyuncularının ve takımlarının kısa ve uzun vadeli performansını daha iyi ölçebilen bir makine öğrenimi modeli geliştirdi. Yeni yöntem, sabermetrics olarak adlandırılan mevcut istatistiksel analiz yöntemleriyle karşılaştırıldı.

Araştırma, “MLB’de Oyuncuların Oyunu Nasıl Etkilediğini Tanımlamak için Makine Öğrenimi Kullanma” başlıklı bir makalede sunuldu.

NLP ve Bilgisayarlı Görüntü İşleme Üzerine Kurulma

Ekibin yaklaşımı, doğal dil işleme ve bilgisayar görüntüleme alanındaki recent gelişmelere dayanıyordu ve oyuncuların oyun üzerindeki etkisinin ölçülme şekli için büyük etkileri olabilirdi.

Connor Heaton, IST Koleji’ndeki bir doktora adayı.

Heaton, mevcut yöntemlerin bir oyuncunun veya takımın belirli bir olayı gerçekleştirdiği sayıya dayanmasına rağmen, bu yöntemlerin her eylemin bağlamını dikkate almadığını söylüyor.

“Bir oyuncunun son plak görünümünde bir single kaydettiğini düşünün” dedi Heaton. “Üçüncü temel hattına doğru bir top vurmuş, bir koşucuyu ilk temelden ikinci temele ilerletmiş ve ilk temelde vuruşu geçebilir ya da sol dış saha derinliğine bir top vurmuş ve rahat bir şekilde ilk temelde bulunabilir, ancak çift için koşmaya yetecek hızda değildi. Her iki durumu da ‘bir single’ olarak tanımlamak doğru, ancak tüm hikayeyi anlatmıyor.”

Yeni Model

Heaton’un modeli, oyun üzerindeki etkileri ve bağlamına dayalı olarak oyun içi olayların anlamını öğrenmeye dayanır. Model daha sonra oyunu olayların bir dizisi olarak görür ve oyuncuların oyun üzerindeki etkilerini sayısal olarak temsil eder.

“Bazen baseball hakkında ‘bu oyuncu dün iki single ve bir double yaptı’ veya ‘dörtte bir’ gibi konuşuruz” dedi Heaton. “Oyun hakkında konuştuğumuz birçok şekilde, olayları tek bir özet istatistiğiyle özetleriz. Çalışmamız, oyunun daha kapsamlı bir resmini çekmeye ve oyuncuların oyun üzerindeki etkilerini daha nüanslı, hesaplamalı bir şekilde tanımlamaya çalışıyor.”

Yeni yöntem, bilgisayarların farklı kelimelerin anlamını öğrenmesini sağlayan NLP’deki sıralı modelleme tekniklerini kullanıyor. Heaton, bu tekniği kullanarak modeline bir baseball oyunundaki olayların anlamını, örneğin bir vuruşun anlamını öğretti. Oyun, daha sonra olayların bir dizisi olarak modellendi.

“Bu çalışmanın etkisi, oyunu sorgulama diye adlandırdığım çerçevenin önerilmesidir” dedi Heaton. “Onu bir dizi olarak görüyoruz ve tüm bu hesaplamalı iskelede oyunu modellemek için.”

Model, bir oyuncunun oyun üzerindeki etkisini kısa vadede tanımlayabiliyor ve geleneksel yöntemlerle birleştirildiğinde, bir oyunun kazananını %59’un üzerinde bir doğrulukla tahmin edebiliyor.

Modelin Eğitimi

Araştırmacılar, modelini büyük lig baseball stadyumlarında kurulan sistemlerden önce toplanan veriler kullanarak eğitti. Bu sistemler, her atış için ayrıntılı bilgileri, oyuncu konumlarını, temel işgalini ve atış hızını izliyordu. İki tür veri kullanıldı. İlk veri, her atışın analizine yardımcı olan atış-atış verisiydi. İkinci veri, pozisyon özgü bilgileri araştırmak için kullanılan mevsim-mevsim verisiydı.

Toplanan veri setindeki her atış, üç büyük özelliğe sahipti: belirli oyun, oyun içindeki atış numarası ve atış içindeki atış numarası. Bu veriler, araştırmacılara bir MLB oyununu oluşturan olayların dizisini yeniden oluşturma olanağı sağladı.

Olayların neler olduğu, nasıl gerçekleştiği ve her oyunun kiminle ilgili olduğu hakkında bilgi vermek için, ekip bir atış atıldığında oluşabilecek 325 olası oyun değişikliğini belirledi. Bu daha sonra mevcut verilerle birleştirildi ve oyuncu kayıtları dolduruldu.

Prasenjit Mitra, Bilgi Bilimleri ve Teknoloji profesörü ve makalenin ortak yazarı.

“Bu çalışma, sabermetrics alanındaki durumu önemli ölçüde ilerletebilir” dedi Profesör Mitra. “Bilgimiz dahilinde, oyunun nüanslı durumunu yakalamak ve temsil etmek ve geleneksel istatistiklerle sayılan bireysel olayları bu bilgiyi kullanarak değerlendirmek için ilk olan biziz – örneğin, ana anları ve kritik olayları anlayan bir model oluşturmak için otomatik olarak.”