Geri Dön

Optimizing football lineup selection using machine learning

Makine öğrenimi kullanarak futbolda kadro seçiminioptimize etme

  1. Tez No: 827006
  2. Yazar: YILMAZ TAYLAN GÖLTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM, DOÇ. DR. MUSTAFA SÖĞÜT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Futbol spor dünyası içerisinde hem en büyük ekonomiye hem de en geniş izleyici kitlesine sahip spor. Her yıl milyarlarca dolar spor ekonomisinde verilen kararlar doğrultusunda el değiştirmekte. Verilerin kararların ekonomik yansımalarının büyümesiyle birlikte karar sistemlerinin diğer sporlarda olduğu gibi analitik yaklaşımlara daha açık olmaya başladı. Artan veri çeşitleri ve gelişen yarı ve tam otomatik veri toplama sistemleri sayesinde hem takımlar hem de oyuncular hakkında veriler çeşitli ve ulaşılabilir hale geldi. Artan veri olanakları futbol içerisinde saha içi ve saha dışı kararların veri merkezli yaklaşımlarla çözülmesinin önünü açtı. Takım seçimi de bu kararlardan biri. Geleneksel olarak futbol antrenörlerinin oyuncuların maç ve antrenman performanslarını inceleyerek ve rakip takımın verilerini inceleyerek verdiği bir karar. Bu tez çalışmasında takım seçimi problemi oyuncuların ve takımların maç verileri kullanılarak, oyuncuları pozisyon ve rolleri üzerinden gruplandırarak, rakip takım, taktiksel diziliş ve çevresel faktörleri göz önünde bulundurarak veri temelli bir yaklaşım ile yeni bir çözüm önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Football has both the biggest economy and the largest audience in the sports world. Billions of dollars change hands every year in line with the decisions made in the sports economy. With the growth of the economic reflections of data decisions, decision systems have become more open to analytical approaches as in other sports. Thanks to increasing data types and developing semi- and fully automated data collection systems, data about both teams and players have become diverse and accessible. Increasing data opportunities have paved the way for on-field and off-field decisions in football to be solved with datacentred approaches. Team selection is one of these decisions. Traditionally, football coaches make this decision by analyzing players' match and training performances and by analyzing the data of the opposing team. In this thesis, a new solution to the team selection problem is proposed with a data-driven approach by using the match data of the players and teams, grouping the players based on their positions and roles, considering the opposing team, tactical formation and environmental factors.

Benzer Tezler

  1. Profesyonel futbolcularda bağlamsal faktörlerin iç ve dış yük üzerine etkisi: Bir mikrosiklüs analizi

    The effect of contextual factors on internal and external load in professional football players: A microcycle analysis

    MİRAÇ ŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporEge Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA AKŞİT

  2. Exploring midfield performance PCA and using clustering methods.

    Orta saha oyuncularının performansının PCA ve kümeleme yöntemleriyle incelenmesi

    MOHAMMED ADEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    SporOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  3. Optimizing open channel design

    Açık kanal tasarımının optimizasyonu

    ERSAN GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAZEN KAWAS

  4. Yüksek dolgulu β-trikalsiyum fosfat süspansiyonlarının perkolasyon ve enjekte edilebilirlik davranışlarının optimize edilmesi

    Optimizing percolation and injectability behavior of highly filled β-tricalcium phosphate suspensions

    SERDAR KULAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Metalurji MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRE YALAMAÇ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ŞAHİN

  5. Optimizing router and security mechanism in AD HOC networks

    Başlık çevirisi yok

    BASHAR ADNAN ABDEL-AZIZ AL-NISSAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM