패스 점수

공을 던지기 전 패스 값을 예측하여 쿼터백 패스 실적을 평가하는 새로운 모델을 포함하여 7가지 기계 학습 모델을 결합한 최초의 AI 도구입니다.

포스 다운 의사 결정 가이드

Amazon SageMaker를 사용하여 승리 확률과 전환 확률을 분석합니다. 승리 확률은 가설적인 결과를 기반으로 게임의 예상 추이에 관한 정보를 알려주고 전환 확률은 공격 팀이 포스 다운 또는 2점 전환을 전환할지 여부를 예측합니다.

경기 확률

이 예측 모델은 Amazon SageMaker를 사용하여 패스 거리, 리시버와 최근접 수비수와의 분리, 경기장 내 위치, QB에 대한 압박의 정도에 따라 지정된 패스가 완료될 확률을 계산합니다.

러싱 야드 기대값

이 지표는 Amazon SageMaker를 사용하여 블로커와 수비수의 상대적인 위치, 속도, 방향을 기준으로 볼캐리어가 특정 캐리에서 몇 야드를 러시할 것으로 기대되는지를 나타냅니다.

리턴 야드 기대값

AWS 및 NFL의 최신 고급 ML 기반 통계, 펀트 및 킥오프 리턴의 숨겨진 역학 해결

커버리지 분류

커버리지 분류는 플레이가 끝난 후 단 몇 초 안에 8가지 유형의 대인 및 지역 방어 범위를 식별할 수 있는 최초의 AI 시스템입니다. 지난 4개 시즌 동안 6만 회 이상의 NFL 플레이를 통해 훈련된 이 시스템은 선수 추적 데이터를 사용하여 초기 수비 선수 정렬, 공을 뺏긴 후 공격수의 움직임에 적응하는 방식, 선수 가속도, 위장 커버리지, 심지어 블로우 커버리지 할당과 같은 변수를 고려하여 어떤 커버리지가 사용되었는지 판단합니다.