Performance analysis and clustering of playing styles in football usingmachine learning and generative artificial intelligence
Makine öğrenmesi ve üretken yapay zeka kullanılarak futbolda oyun stillerinin performans analizi ve kümelenmesi
- Tez No: 956516
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Spor, Computer Engineering and Computer Science and Control, Sports
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalışmada, futbolculara ait performans analizlerini kullanarak oyuncuların oyun stillerinin kümelendirilmesine odaklanılmıştır. Teknoloji alanındaki gelişmeler, futbol sektöründeki yaşanan büyümeler ile birlikte sahada atılan her adımın ve hareketin hesaplanıp kayıt altında tutulmakta olup transfer bütçelerinde ciddi artışlar olmuştur. Tüm bu faktörler göz önünde bulundurulduğunda ve futbolculara ait oyun stillerine ait araştırmalar sınırlı olduğundan, bu tez çalışması takımların kadrolarında oluşan boşlukları doğru oyuncuyu bularak doldurmasını ve oyuncu izleme süreçlerinde oyuncuya ait oyun karakteristiğine ait bilgiyi arttırmayı ve destek sağlamayı hedeflemektedir. Çalışmada Affinity Propagation, K - Means, Deep Embedded Clustering, Gaussian Mixture Modeling metotları kullanılmıştır. Çalışmanın validasyon aşamaları, istatistiksel ölçüm tekniklerine ait çıktıların incelenmesi, pozisyon – özellik grubuna ait elde edilen kümelerin gerçek hayatta gerçekleştirilmiş transferle incelenerek tamamlandı. Oyunculara ait oyun profilinin tanımlandırılmasında, farklı kümeleme çözümleriyle oluşturulan modeller sonuçların çeşitlenmesine ve karşılaştırılmasına katkı sağladı. Ayrıca tez çalışması kapsamında, her kümeleme tekniği için 54 farklı model üretildi. Tüm modeller, verileri farklı sayıda kümelere ayırarak oyuncuların oyun stillerinin tanımlanmasında farklı yaklaşımlar üretti. Pozisyonel geçişkenliğe de izin vermek amacıyla ele alınan genel pozisyonlar sonrasında AP modelinin çıktıları arasında pozisyonel ayrımında oluştuğu gözlemlendi.
Özet (Çeviri)
This thesis focused on the player performance analysis and clustering of the players' playing styles in Football. With the latest technological developments and growth in the entertainment sector, every step or movement on the pitch is calculated and kept on record. Budgets for the transfers have enormously increased. Considering all these factors and since the amount of research is limited on the clustering of the playing styles, this thesis aims to support finding the right talent for ideal replacement on the transfers and increase the knowledge on the player characteristics for scouting processes. The techniques used are Affinity Propagation, K-Means Algorithm, and Gaussian Mixture Modelling with Deep Embedded Clustering. The study was validated by examining the statistical outputs and the real-life transfer use cases for the position–feature group combinations. Diversified results were obtained from the outcomes of the different models for defining the player profile. The thesis created an opportunity to compare 54 models with each clustering technique. The models have a different number of clusters and produce different playing styles; even the AP model discriminates the position of the player because of the selected approach to take positions as general positions of the players.
Benzer Tezler
- Developing a novel decision support system for performance evaluation and team formation in sports
Sporda performans değerlendirme ve takım oluşturma için özgün karar destek sistemi geliştirilmesi
EYÜP ANIL DUMAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLFEM TUZKAYA
PROF. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü
Usability evaluation of TV and set-top box interfaces
AYCAN PEKPAZAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Aykırı değer tespitinde yoğunluk tabanlı kümeleme yöntemleri
Density-based clustering methods for outlier detection
MENNAN TEKBİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Padel sporcuları için teknik ve çeviklik testlerinin güvenirliği ve padel beceri seviyesi sınıflandırması
Reliability of technical and agility tests for padel players and padel skill level classification
SELAHATTİN YAZAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
SporAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL ORBAY ÇOBANOĞLU
- Farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile enerji piyasasında yerel marjinal fiyat tahmini
Local marginal price forecasting using different machine learning approaches
BAŞAK ERSÖZ YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN ERDİNÇ