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Cris Collinsworth 和 Neil Hornsby 正在如何使用 AWS 上的機器學習改變我們檢視橄欖球比賽的方式
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Cris Collinsworth 和 Neil Hornsby 正在如何使用 AWS 上的機器學習改變我們檢視橄欖球比賽的方式
沒人能比 PFF 更詳細地分析橄欖球了。雖然有超過 500 人的團隊,但僅人力完成的任務是有限的。透過利用過去 14 個 NFL 賽季之每場比賽的數百萬資料點,並使用 AWS 上 Amazon SageMaker 中建置的機器學習 (ML) 模型,PFF 正在引領如何分析和評估選手的方式。
非預期分析人員
並非一直如此。PFF 於 2006 年 Neil Hornsby 創建,但他的故事始於 20 世紀 80 年代早期,Hornsby 受新電視節目 (在英國播放每週 NFL 精彩瞬間) 啟發。
Hornsby 開始讀取他可以讀到的任何關於美式橄欖球的內容,當了解到 Paul Zimmerman 寫的 A Thinking Man’s Guide To Pro Football 這本書時,他立馬取得了此書。「這本書讓我完全迷上了橄欖球」Hornsby 在 2016 年為 Sports Illustrated 撰寫的一篇評論文章中說道。「我將這本書讀了很多遍,之前從未讀過任何一本書這麼多遍。」 這本書成為 Hornsby 的催化劑,使他熱愛上了比賽,開啟了一個複雜的宇宙,欣賞這項比賽可能帶來的一切。
2003 年,Hornsby 獲得啟發在評分比賽和 2006 年關注 Zimmerman 的步伐,透過在線上進行,在分析方面集思廣益,對每場比賽的每位選手進行評分,在英格蘭盧頓建立 PFF,從而更進一步,保持 Zimmerman 在傳統智慧方面的高標準準確和公平精神。
到 2014 年,PFF 在全球擁有超過 30 位員工,設法吸引了超過 30% 的 NFL 團隊成為客戶。這開始吸引到包括高知名度廣播業者在內的關注,Cris Collinsworth 便是其中之一。
如果 PFF 可以使用機器學習分析選手,請想象以下您的業務可以做什麼
請參閱 AWS 如何將其他業務轉型