PREDIKCIJA POZICIJE FUDBALSKOG IGRAČA UPOTREBOM ALGORITAMA MAŠINSKOG UČENJA

Autori

  • Aleksandar Kovačević Fakultet tehničkih nauka Mentor
  • Dragan Škiljević Autor

DOI:

https://doi.org/10.24867/13BE31Skiljevic

Ključne reči:

fudbal, pozicija, mašinsko učenje, klasifikacija

Apstrakt

Fudbal je kolektivni sport koji se igra između dvije ekipe, sa po jedanaest igrača. Iako igrači igraju na unaprijed određenoj poziciji, oni mogu lako preći i na neku drugu poziciju. U ovome radu je vršena predikcija najbolje pozicije igrača na osnovu njegovih fizičkih i psihičkih osobina. Osnovni motiv ovoga rada jeste olakšavanje posla fubalskim stručnjacima koji se profesionalno bave svojim poslom. Rješenje ovoga projekta bi u velikoj mjeri olakšalo posao trenerima čiji klubovi se susreću sa mnoštvom povreda, pa je potrebno često vršiti promjenu formacije tima. To bi pomoglo da se u maksimalnoj mjeri iskoristi potencijal svakog igrača. Da bi se što lakše odredila pozicija na kojoj će određeni igrač igrati, u ovom radu, koristićemo skup podataka sa 65 atributa za svakog igrača, na osnovu kojih će se određivati pozicija uz pomoć obučavanja sledećih modela: Multiomial Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, Gaussian Naive Bayes, Suport Vector Machine.

Reference

[1] N. Razali, A. Mustapha, F. A. Yatim, „Predicting Player Position for Talent Identification in Association Football”, International Research and Innovation Summit (IRIS2017) 6–7 May 2017, Melaka, Malaysia
[2] N. Chandarana,“Football Player Position Prediction”, Towards data science, May 2019, Dostupno: https://towardsdatascience.com [Pristupljeno: februar 2021]
[3] D. Schoch, “Predicting player positions”, Schocastics, Nov 2017, Dostupno: http://blog.schochastics.net [Pristupljeno: februar 2021]
[4] M. Wiseman “Machine Learning using FIFA 2019”, Linkedin, Feb 2019, Dostupno: https://www.linkedin.com [Pristupljeno: februar 2021]

##submission.downloads##

Objavljeno

2021-07-04

Broj časopisa

Rubrika

Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo