Premier League con Oracle per statistiche live in tempo reale

Le statistiche delle partite di Premier League in tempo reale per tutti. Questo è il senso dell’accordo di collaborazione tra il campionato di calcio britannico e Oracle. Che sarà fornitore cloud ufficiale per veicolare i dati che permetteranno di comprendere meglio l’azione live sul campo da gioco. Le analisi e le tecnologie di machine learning di Oracle forniranno queste statistiche innovative in tempo reale a un pubblico globale di miliardi di persone ogni stagione. Match Insights – Powered by Oracle Cloud presenterà dati e statistiche avanzate sulle prestazioni dei calciatori durante la trasmissione della partita e sui canali social della Premier League. Saranno sviluppati modelli di machine learning per generare risultati immediati basati su flussi di dati in diretta. Nonché dati di monitoraggio in tempo reale e informazioni raccolte su ciascuno dei calciatori della League, oltre che da migliaia di partite precedenti. Diverse ricerche di mercato hanno dimostrato infatti che l’integrazione di dati e analisi sulle partite è molto interessante per i fans. E queste informazioni aiuteranno a raccontare con le statistiche i match della Premier League da più punti di vista, con un’esperienza arricchita di insight mai realizzati finora. I tifosi avranno accesso a un’ampia gamma di informazioni sulla partita in modo istantaneo. Sia che la stiano guardando da casa o stiano controllando i risultati del match sui loro dispositivi mobili. Il sistema avrà queste funzionalità: Average Formation Tiene traccia delle posizioni di tutti i giocatori quando la loro squadra è in possesso di palla o meno. Il modello evidenzia le differenze nel modo in cui le squadre si schierano in campo in fase di attacco e di difesa. Durante la partita, i tifosi vedranno come le squadre reagiscono alle tattiche dell’avversario, aiutando gli spettatori a comprendere meglio le strategie alla base dei diversi stili di gioco. Live Win Probability Calcola le probabilità di vincita o pareggio di una squadra, simulando il potenziale andamento del resto della partita 100.000 volte. Il modello, che sfrutta i dati relativi alle partite di quattro anni, tiene conto di vari fattori. Come ad esempio: se la squadra in questione gioca in casa o in trasferta; il punteggio attuale; i rigori assegnati; i giocatori in campo; le espulsioni e il tempo di gioco rimanente. Momentum Tracker Misura la probabilità che la squadra in possesso palla segni un gol nei 10 secondi successivi. I risultati si basano sui dati di migliaia di partite giocate e sugli ultimi cinque eventi del possesso palla attuale. Il modello incorpora i risultati di passaggi, dribbling in possesso palla, contrasti e posizioni sul campo in cui queste azioni si verificano.
(ITALPRESS/TraMe&Tech).

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