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NFL 为何选择 AWS

“我们成功的关键因素之一是拥有伟大的合作伙伴,AWS 恰恰印证了这一点。我们喜欢与技术卓越、智慧超群的企业合作,而我们的合作伙伴 AWS 正是如此。” 

– Roger Goodell,NFL 总裁

“我们成功的关键因素之一是拥有伟大的合作伙伴,AWS 恰恰印证了这一点。我们喜欢与技术卓越、智慧超群的企业合作,而我们的合作伙伴 AWS 正是如此。” 

– Roger Goodell,NFL 总裁

如今,在云端进行的绝大多数机器学习 (ML) 都是在 AWS 上完成的,这就是为什么 AWS 是 NFL 通过复杂的分析和 ML 来利用其数据力量的最佳选择。NFL 利用 AWS ML 的强大功能创建新的统计数据、改善球员的健康和安全,为球迷、球员和球队实时创造更好的体验。

机器学习

NFL 使用机器学习和数据分析服务来提高其 Next Gen Stats 平台的准确性、速度,并改进其提供的见解。

快速访问

借助商业智能工具 Amazon QuickSight,NFL 能够获得更深入的见解,同时还为球迷、解说和体育评论提供了与数据互动的机会。

速度

使用 Amazon SageMaker 来构建、训练和运行这些预测模型,有助于将获得结果的时间从 12 小时缩短到 30 分钟。

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吸引球迷

NFL 在 AWS 上构建了几个新的统计数据,每个统计数据都依赖于不同的数据点。下面是一些示例。有关详细信息,请访问 nextgenstats.nfl.com

预期的跑动码数

NFL 与 AWS 合作举办了第二届年度体育分析大赛,即 2020 年大数据碗,以开发这一新的统计数据。 预期的跑动码数是为了根据进攻球员和防守球员的相对位置、速度和方向,显示运球球员在给定的运球过程中预计能获得的跑动码数。

预期的接球后码数

这一新的预测模型使用 Amazon SageMaker,利用跟踪数据根据多个因素输出预期的接球后码数,例如接球球员面前的开阔程度、球员的奔跑速度以及奔跑方向上防守球员的多寡。

路线分类

下一代统计数据有助于球迷以新的方式对传球比赛进行情境化再现,预测球员跑动路线的类型(直线加速、内冲或外折),并为球队的打法分配一个总比分,以便球迷能够研究全联盟趋势,从而对进攻策略有一个新的理解。

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以下是它的工作原理

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捕获数据

通过将 RFID 标签放置在球员的肩垫和比赛用球上来捕获数据。超宽带宽接收器可跟踪球员和球的移动,准确到英寸。数据捕获和存储过程使用了 Amazon EC2、S3 和 EMR。

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分析数据

然后将这些实时数据与传统个人技术/比赛详情数据相结合,可以计算 100 项以前从未捕获过的指标。这些指标将经过构建于 Amazon SageMaker 之上的机器学习模型的计算,输出预测、统计数据等。

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分发结果

最后,NFL 利用 AWS Lambda、Amazon ElastiCache、Quicksight、RDS、Route S3、API 网关和 DynamoDB,将获得的见解、预测和统计数据运用到解说分析、球员物色和教练工具中。

NFL 球员跟踪系统也称为 Next Gen Stats,可获取每位球员以及赛场上每英寸的实时位置数据、速度和加速信息。遍布整个体育中心的传感器会跟踪安装在球员肩带上的标签,精确绘制个人的运动图形。通过放置在球员设备和橄榄球本身的 RFID 标签捕获数据。然后,将实时数据传输到安装在 NFL 体育场的接收器,它为 NFL 提供每场比赛中每名球员的数据。

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应用机器学习
应用到数据

通过利用 AWS 广泛的基于云的机器学习功能,NFL 将比赛数据的使用提升到了一个新的水平,让球迷、解说员、教练和球队可以从更深入的见解中受益。

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来自传统个人技术统计的训练数据,以及从体育场收集的数据,将在几秒钟内完成成百上千个过程的计算,结果输出输入到 Amazon SageMaker。之后,NGS 团队构建的机器学习模型将从中获取这些数据,不断对模型进行训练和改进。然后,在比赛过程中实时使用或推断机器学习模型,生成诸如阵型、路线和事件的输出。

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“我们选择 AWS 是因为它结合了先进的云服务、强大的机器学习功能以及以我们所需规模的运营经验。通过使用 AWS 为 Next Gen Stats 提供支持,我们将能够以更具影响力和更有意义的内容开启[赛季],获得对美式橄榄球比赛前所未有的深入见解。”

– Matt SwenssonNFL 新兴产品和技术部门副总裁

“我们选择 AWS 是因为它结合了先进的云服务、强大的机器学习功能以及以我们所需规模的运营经验。通过使用 AWS 为 Next Gen Stats 提供支持,我们将能够以更具影响力和更有意义的内容开启[赛季],获得对美式橄榄球比赛前所未有的深入见解。”

– Matt SwenssonNFL 新兴产品和技术部门副总裁

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NFL 押注
机器学习

想要查看手册? 通过 NFL CIO Michelle R. McKenna 的介绍阅读有关 NFL 机器学习之旅的更多信息,聆听 Matt Swensson 的第一手资料,了解他的 Next Gen Stat 团队如何与 AWS Machine Learning 解决方案实验室合作构建、训练和在 Amazon SageMaker 上部署其机器学习模型。

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