Tehnikamaailmas on muutunud üha populaarsemaks robotid, mida kasutatakse erinevate ülesannete automatiseerimiseks ja inimeste elu lihtsamaks muutmiseks. Selles tekstis käsitleme seda, kuidas saate Pythonis luua jalgpallimängude analüüsimiseks roboti.
Alustuseks on oluline meeles pidada, et jalgpallimängude analüüs hõlmab mitmeid muutujaid, nagu pallivaldamine, löögid, edukad söötud jm. Tõhusa roboti loomiseks vajate andmebaasi üksikasjaliku teabega mängude kohta, mida soovite analüüsida.
Üks nende andmete hankimise viise on jalgpalli API-de kaudu, mis pakuvad matšide kohta reaalajas teavet. Samuti on võimalik kasutada veebikraapimist, et hankida andmeid otse spordiveebisaitidelt, nagu ESPN või Globo Esporte.
Kui andmed käes, on järgmise sammuna programmeerida bot Pythonis seda analüüsima. Saate kasutada selliseid teeke nagu pandas ja numpy, et andmeid tõhusalt töödelda, ning matplotlib ja seaborn, et luua visualiseeringuid, mis muudavad teabe tõlgendamise lihtsamaks.
Lisaks on oluline määratleda, milliseid mõõdikuid kasutate mängude, sealhulgas ka 2022. aasta maailmameistrivõistluste analüüsimiseks – näiteks iga meeskonna pallivaldamise protsent, löökide arv ja löödud väravad. Kui need mõõdikud on määratletud, saate luua masinõppemudeleid, et ennustada analüüsitud andmete põhjal tulevasi mängutulemusi.
Järgmises tekstis käsitleme, kuidas treenida robotit jalgpallimängude tulemusi täpsemalt analüüsima ja ennustama. Püsige lainel!
Kuidas arendada Pythonis robotit, et analüüsida jalgpallimänge veebisaidil Total Corner, kasutades Pandas, Numpy, Requests ja Regex (re) teeke. Boti loomise käigus puhastame veebilehelt kogutud andmed. Teises videos viimistleme botiloogika ja teeme jalgpallimängude analüüsi.
Originaalvideo
