AWS und NFL ziehen den Vorhang über die Defensivstrategie zurück
Echtzeitdaten vom Anfang bis zur Endzone
In dieser NFL Saison nimmt AWS die Fans mit, tief in die Echtzeitdaten mit Next Gen Stats. Die Analyse von Datenpunkten bis auf den Millimeter mit Hilfe von Machine Learning verändert das Spiel. Stellen Sie sich vor, was das für Ihr Geschäft bedeutet.
NFL verbessert die Gesundheit und Sicherheit der Spieler mit AWS
Sehen Sie, wie die NFL AWS-KI-Technologien einsetzt, um Verletzungen vorherzusagen und zu verhindern.
AWS berichtet vom NFL Big Data Bowl 2022
Erfahren Sie, wie die diesjährigen Gewinner das Spiel verändern
AWS stellt neue Erkenntnisse zum Erstellen des NFL-Spielplans bereit
Frage-und-Antwort-Sitzung mit dem VP of Broadcasting der NFL, Mike North, um mehr über die Wissenschaft – und Kunst – dahinter zu erfahren, wie AWS Billiarden von möglichen Spielplan-Kombinationen für jede Saison sortiert, um „den Richtigen“ zu finden
AWS liefert Erkenntnisse über neue Spieler für den NFL Draft
Fragen und Antworten mit den Statistiken der nächsten Generation der NFL über Draft Score, ein von AWS betriebenes Tool zur Bewertung von Bewerbern. Erhalten Sie ein besseres Verständnis für die Technologie und die Wissenschaft, die für die Bewertung erforderlich sind.
Datengesteuerte Leistung bei den Seattle Seahawks
Erfahren Sie, wie AWS ihnen dabei hilft, Daten, Analytik und Machine Learning zu nutzen, um die Leistung der Spieler zu verbessern, die Sicherheit der Fans zu gewährleisten und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
NFL verbessert die Gesundheit und Sicherheit der Spieler mit AWS
Sehen Sie, wie die NFL AWS-KI-Technologien einsetzt, um Verletzungen vorherzusagen und zu verhindern.
DARUM FÄLLT DIE WAHL DER NFL AUF AWS, UM STATISTIKEN ZU MACHEN
Machine Learning (ML) erfolgt heute größtenteils in der Cloud auf AWS. Daher ist AWS die beste Wahl für die NFL, um die Möglichkeiten ihrer Daten durch anspruchsvolle Analytik optimal zu nutzen. Die NFL nutzt die Leistungsfähigkeit von AWS ML, um Statistiken zu machen: neue Statistiken zu erstellen und die Gesundheit und Sicherheit der Spieler zu verbessern und gleichzeitig ein besseres Erlebnis für Fans, Spieler und Teams zu schaffen – alles in Echtzeit.
Machine Learning
Auf diese Weise kann die NFL dies mithilfe von Machine-Learning- und Datenanalyse-Services ermitteln, um die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Erkenntnisse ihrer Next-Gen-Stats-Plattform zu steigern.
Schneller Zugriff
Mit dem Business-Intelligence-Tool Amazon QuickSight ist die NFL in der Lage, einen besseren Einblick zu gewinnen und gleichzeitig den Fans, Berichterstattern und Redakteuren einen Weg eröffnen, sich mit diesen Daten zu beschäftigen.
Geschwindigkeit
Durch das Erstellen, Trainieren und Ausführen von Vorhersagemodellen mit Amazon SageMaker wurde die Zeit bis zum Erhalt der Ergebnisse von 12 Stunden auf 30 Minuten reduziert.
STATISTIKEN MACHEN, UM FANS ZU EINZUBINDEN
Wenn es einen Spielzug gibt, kann die NFL Statistiken machen. Die Liga hat mehrere Machine-Learning-Statistiken auf AWS erstellt, die jeweils auf unterschiedlichen Datenpunkten beruhen. Hier stellen wir nur einige Beispiele vor. Weitere finden Sie auf nextgenstats.nfl.com
Zum Bestehen erforderliche Punktzahl
Ein einzigartiges KI-Tool, das sieben ML-Modelle kombiniert, darunter ein neues Modell zur Prognose des Werts eines Passes, bevor der Ball geworfen wird, um die Passleistung des Quarterbacks zu bewerten.
Completion Probability (Abschlusswahrscheinlichkeit)
Dieses Prognosemodell verwendet Amazon SageMaker, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein bestimmter Pass – auf der Grundlage der Passdistanz, des Abstands zwischen dem Empfängers und dem nächsten Verteidiger, seiner Position auf dem Spielfeld, des Drucks auf den Quarterback und mehr – abgeschlossen wird.
4. Abwärts-Entscheidungsleitfaden
Verwendet Amazon SageMaker, um die Gewinnwahrscheinlichkeit zu analysieren, die darüber informiert, wie sich das Spiel basierend auf hypothetischen Ergebnissen ändern wird, und die Konversionswahrscheinlichkeit, die vorhersagt, ob die Offensive eine vierte Abwärts- oder 2-Punkte-Konvertierung konvertiert.
Expected Rushing Yards (Erwartete Rush Yards)
Diese Metrik verwendet Amazon SageMaker, um vorherzusagen, wie viele Rushing-Yards ein Ballträger bei einem bestimmten Carry auf der Grundlage der relativen Position, Geschwindigkeit und Richtung von Blockern und Verteidigern voraussichtlich erzielen wird.
ANWENDUNG DES MACHINE LEARNINGS AUF DIE DATEN
Durch die Nutzung des breiten Spektrums an Cloud-basierten Machine-Learning-Funktionen von AWS hebt die NFL die Möglichkeiten von Stat That am Spieltag auf die nächste Stufe – damit Fans, Sender, Trainer und Teams von tieferen Erkenntnissen profitieren können.
Trainingsdaten aus traditionellen Box-Score-Statistiken sowie im Stadion erfasste Daten durchlaufen innerhalb von Sekunden hunderte von Prozessen, deren Ergebnisse in Amazon SageMaker eingespeist werden. Anschließend nehmen die vom NGS-Team erstellten Machine-Learning-Modelle die Daten auf, die die Modelle kontinuierlich schulen und optimieren. Die Machine Learning-Modelle werden dann während des Spiels in Echtzeit verwendet oder für Rückschlüsse herangezogen, um Ausgaben wie Formationen, Routen und Ereignisse zu generieren.
„Wir haben uns aufgrund der Kombination aus erweitertem Cloud-Angebot, leistungsstarken Machine Learning-Funktionen und Erfahrung im Betrieb in der von uns benötigten Größenordnung für AWS entschieden. Indem wir Next Gen Stats mit AWS betreiben, können wir unsere [Saison] mit noch wirkungsvolleren und aussagekräftigeren Inhalten beginnen und tiefere Einblicke in das Football-Spiel aufdecken als je zuvor.“
– Matt Swensson, Vice President, Emerging Products and Technology der NFL
„Wir haben uns aufgrund der Kombination aus erweitertem Cloud-Angebot, leistungsstarken Machine Learning-Funktionen und Erfahrung im Betrieb in der von uns benötigten Größenordnung für AWS entschieden. Indem wir Next Gen Stats mit AWS betreiben, können wir unsere [Saison] mit noch wirkungsvolleren und aussagekräftigeren Inhalten beginnen und tiefere Einblicke in das Football-Spiel aufdecken als je zuvor.“
– Matt Swensson, Vice President, Emerging Products and Technology der NFL
MIT DER NFL AUF MACHINE LEARNING SETZEN
Sind Sie am Playbook interessiert? Lesen Sie mehr über den Machine Learning-Pfad der NFL, mit einer Einführung von NFL-CIO Michelle R. McKenna, und hören Sie von Matt Swensson aus erster Hand, wie sein Next Gen Stats-Team mit dem AWS Machine Learning Solutions Lab gearbeitet hat, um ihre Machine Learning-Modelle auf Amazon SageMaker zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
Produkte, die Next Gen Stats unterstützen
Erfahren Sie, wie andere Unternehmen ihr Geschäft mit der Leistung von AWS transformieren.