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NFL 利用 AWS 机器学习的强大功能为球迷、球员和球队创造更好的体验。


NFL 为何选择 AWS

如今,AWS 的大部分机器学习(ML)都是在云端进行的。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

机器学习

NFL 使用 AWS 机器学习和数据分析服务来提高 Next Gen Stats 的准确性、速度,并改进对球员健康与安全的洞察力。

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数据控制面板

数据控制面板

NFL 使用 Amazon QuickSight 来组织和分析比赛中捕获的实时数据。

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灵活计算

灵活计算

NFL 使用数千个 Amazon EC2 竞价型实例,在制定年度赛季计划时节省了数百万美元和数千小时。

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将机器学习应用至数据

通过利用 AWS 广泛的基于云的机器学习功能,NFL 将比赛日体验提升到新的水平,让球迷、解说员、教练和球队可以从更深入的见解中受益。来自传统个人技术统计的训练数据,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。这些模型在比赛期间用于生成诸如阵型、路线和事件等输出。

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进入游戏并参与 Playbook Pass Rush,通过这种有趣的方式了解由 AWS 提供支持的全新 NFL 统计数据。

这是一款休闲足球模拟游戏,旨在庆祝最新的 NFL Next Gen Stat 压力概率。在防守时设计冲刺战术或者在进攻时分配阻截者,然后模拟比赛,看看战术效果如何。

立即游戏 🏈

AWS + Next Gen Stats 揭示了新的压力概率统计数据 

利用 2023 年大数据碗赛的概念,了解 AWS 如何对过去五年中超过 90000 次传球进行一系列机器学习模型训练,以更好地捕捉四分卫(QB)面临的压力以及这种压力在后场退防过程中的演变。

压力剖析

利用 2023 年大数据碗赛的概念,了解 AWS 工程师如何对过去五年中超过 90000 次传球进行一系列机器学习模型训练,以更好地捕捉四分卫(QB)面临的压力以及这种压力在后场退防过程中的演变。

看看压力概率如何在场上发挥作用 

AWS 如何助力 NFL

AWS 如何助力 NFL

“一项全球数据科学竞赛,旨在解决悬而未决的橄榄球问题。在过去的 5 年中,有超过15个下一代统计数据最初是大数据碗的参赛作品。”-Mike LopezNFL 数据与分析高级总监

大数据碗

“一项全球数据科学竞赛,旨在解决悬而未决的橄榄球问题。在过去的 5 年中,有超过 15 个 Next Gen Stats 最初是大数据碗的参赛作品。”

- Mike Lopez
NFL 数据与分析高级总监

“AWS ML 团队带来了前所未有的解决方案和技术,结合我们的橄榄球专业知识和制作统计数据的经验,使我们每次创建新指标时都能继续取得成功。”- Next Gen Stats 的 Mike Band

Next Gen Stats

“AWS ML 团队带来了前所未有的解决方案和技术,结合我们的橄榄球专业知识和制作统计数据的经验,使我们每次创建新指标时都能继续取得成功。”

- Mike Band
Next Gen Stats

“数据在不断增加。因此,建立适当的系统来处理这些数据对于始终站在球员分析的前沿至关重要。”- 西雅图海鹰队研究与分析主管 Patrick Ward

西雅图海鹰队

“数据在不断增加。因此,建立适当的系统来处理这些数据对于始终站在球员分析的前沿至关重要。”

- Patrick Ward
西雅图海鹰队研究与分析主管

通过 Digital Athlete 预测球员受伤情况 | Amazon Web Services

球员健康与安全

“我们的最终目标是能够通过使用 AWS 预测和防止伤害。”

- Jennifer Langton
NFL 健康与安全创新高级副总裁

AWS 服务为 Next Gen Stats 提供支持

面向所有数据科学家和开发人员的机器学习服务
云中可调整大小的计算容量
安全、持久且可扩展的对象存储基础设施
根据事件执行您的代码并自动管理计算资源的一种计算服务
以低延迟和高传输速度安全地交付内容
一种可让用户在云中轻松部署、运行和扩展内存缓存的 Web 服务
快速灵活的 NoSQL 数据库,具有无缝可扩展性
轻松运行和扩展 Apache Spark、Hive、Presto 以及其他大数据工作负载
为数据驱动型组织提供超大规模的统一商业智能

查看 NFL 如何与 AWS 互动

该联盟在 AWS 上构建了几个机器学习统计数据,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


了解其他企业如何利用 AWS 的力量实现业务转型。