POR QUE A NFL ESCOLHE A AWS PARA CALCULAR AS ESTATÍSTICAS

Atualmente, a grande maioria de machine learning (ML) desenvolvida na nuvem é feita na AWS. É por esse motivo que a AWS é a melhor opção para a NFL aproveitar a força dos dados por meio de análise sofisticada. A NFL usa o poder da ML da AWS para fazer cálculos: criar novas estatísticas e melhorar a saúde e a segurança dos jogadores, oferecendo uma experiência melhor para torcedores, jogadores e times em tempo real.

Machine Learning

É assim que a NFL calcula as estatísticas, usando machine learning e serviços de análise de dados para aprimorar a precisão, a velocidade e os insights fornecidos por sua plataforma Next Gen Stats.

Acesso rápido

Usando a ferramenta de inteligência de negócios Amazon QuickSight, a NFL é capaz de obter mais insight, ao mesmo tempo que abre uma oportunidade para os torcedores, transmissores e a imprensa se envolverem com os dados.

Velocidade

O uso do Amazon SageMaker para criar, treinar e executar esses modelos preditivos ajudou a reduzir o tempo de obtenção de resultados, que caiu de 12 horas para 30 minutos.

ESTATÍSTICAS PARA ENGAJAMENTO

Se houver uma jogada, a NFL pode calculá-la. A liga criou várias estatísticas de Machine Learning na AWS, cada uma baseada em diferentes pontos de dados. Eis alguns exemplos. Para ver mais, visite nextgenstats.nfl.com

Score de passes

Uma ferramenta de IA inédita que combina sete modelos de ML, incluindo um novo modelo para prever o valor de um passe antes que a bola seja lançada, para avaliar a performance de passes do quarterback.

Probabilidade de conclusão

Esse modelo preditivo usa o Amazon SageMaker para calcular a probabilidade de conclusão de qualquer passe com base na distância do passe, no espaço entre o receptor e o defensor mais próximo, a posição do receptor no campo, a quantidade de pressão em um quarterback e muito mais.

Guia de decisão do 4^o down

Usa o Amazon SageMaker para analisar a probabilidade de vitória, que informa como o jogo mudará com base em resultados hipotéticos e a probabilidade de conversão, que prevê se a ofensa converterá um quarto down ou uma conversão de 2 pontos.

Jardas de corrida esperadas

Essa métrica usa o Amazon SageMaker para prever quantas jardas o jogador que tem a bola deverá ganhar em uma determinada jogada com base na localização relativa, na velocidade e na direção dos bloqueadores e defensores.

APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING AOS DADOS

Ao aproveitar a ampla variedade de recursos de machine learning da AWS baseados na nuvem, a NFL está elevando o nível do cálculo de estatísticas em dias de jogos para que torcedores, narradores, treinadores e times possam se beneficiar de insights mais profundos.

Os dados de treinamento das estatísticas tradicionais e os dados coletados no estádio serão submetidos a centenas de processos em poucos segundos e o resultado será enviado ao Amazon SageMaker. A partir daí, os modelos de machine learning criados pela equipe de NGS consomem os dados, que continuamente treinam e refinam os modelos. Os modelos de machine learning são, a seguir, usados ou deduzidos em tempo real durante os jogos para gerar informações, como formações, rotas e eventos.

“Escolhemos a AWS devido à sua combinação de ofertas avançadas na nuvem, poderosos recursos de machine learning e experiência em operar na escala de que precisamos. Ao usar o Next Gen Status com a AWS, poderemos começar nossa [temporada] com um conteúdo ainda mais impactante e significativo, revelando insights mais profundos sobre o futebol do que já fizemos até hoje.”

- Matt Swensson, VP, produtos emergentes e tecnologia da NFL

OBTENÇÃO DE ÓTIMOS RESULTADOS EM MACHINE LEARNING COM A NFL

Quer conhecer o manual? Leia mais sobre a jornada da NFL em machine learning, com uma apresentação de Michelle R. McKenna, CIO da NFL, e ouça de Matt Swensson em primeira mão como sua equipe de Next Gen Stats trabalhou com o Laboratório de soluções de Machine Learning da AWS para criar, treinar e implantar seus modelos de machine learning no Amazon SageMaker.

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