বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট স্কিল: AWS-এ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ফুটবল খেলোয়াড়ের গুণাবলী পরিমাপ করা

ফুটবলে, অনেক খেলার মতো, ব্যক্তিগত খেলোয়াড়দের নিয়ে আলোচনা সবসময়ই মজার অংশ ছিল। "সেরা স্কোরার কে?" বা "রক্ষকদের রাজা কে?" অনুরাগীদের দ্বারা বহুবর্ষজীবী বিতর্কিত প্রশ্ন, এবং সোশ্যাল মিডিয়া এই বিতর্ককে প্রসারিত করে। শুধু বিবেচনা করুন যে Erling Haaland, রবার্ট Lewandowski, এবং Thomas Müller একাই Instagram এ সম্মিলিত 50 মিলিয়ন ফলোয়ার আছে। অনেক ভক্ত লেভান্ডোস্কি এবং হ্যাল্যান্ডের মতো তারকা খেলোয়াড়দের তৈরি করা অবিশ্বাস্য পরিসংখ্যান সম্পর্কে সচেতন, কিন্তু এই ধরনের গল্পগুলি কেবল আইসবার্গের টিপ।

বিবেচনা করুন যে বুন্দেসলিগায় প্রায় 600 জন খেলোয়াড় চুক্তির অধীনে রয়েছে, এবং প্রতিটি দলেরই তাদের নিজস্ব চ্যাম্পিয়ন- খেলোয়াড় যারা একটি ম্যাচে সহ্য করার জন্য একটি নির্দিষ্ট দক্ষতা আনতে পরিচিত হয়। উদাহরণস্বরূপ এফসি অগসবার্গের মাইকেল গ্রেগোরিটসকে দেখুন। এই লেখা পর্যন্ত (ম্যাচডে 21), তিনি 21/22 সিজনে পাঁচটি গোল করেছেন, এমন কিছু নয় যা দুর্দান্ত গোল স্কোরারদের সম্পর্কে কথোপকথনে তাকে উল্লেখ করবে। তবে আসুন আরও ঘনিষ্ঠভাবে দেখি: যদি আপনি গ্রেগোরিটশের এই মৌসুমে স্কোর করার সমস্ত সম্ভাবনার প্রত্যাশিত গোল (xGoals) মান সংগ্রহ করেন, তাহলে আপনি যে অঙ্কটি পাবেন তা হল 1.7। এর মানে হল তিনি লক্ষ্যের উপর তার শটগুলিতে +194% বেশি পারফর্ম করেছেন, প্রত্যাশার চেয়ে 3.2 বেশি গোল করেছেন। তুলনায়, Lewandowski মাত্র 1.6 গোল (+7%) দ্বারা অতিরিক্ত-পারফর্ম করেছেন। কী কী কৃতিত্ব! স্পষ্টতই গ্রেগোরিটস অগসবার্গে একটি বিশেষ দক্ষতা নিয়ে আসে।

তাহলে কিভাবে আমরা আলাদা আলাদা বুন্দেসলিগা খেলোয়াড়, তাদের দক্ষতা এবং ম্যাচের ফলাফলের উপর প্রভাব সম্পর্কে সমস্ত লুকানো গল্পের উপর আলোকপাত করব? Skill নামক AWS দ্বারা চালিত নতুন Bundesliga Match Fact লিখুন। চারটি নির্দিষ্ট বিভাগে দক্ষতা সম্পন্ন খেলোয়াড়দের শনাক্ত করার জন্য DFL এবং AWS দ্বারা গভীর বিশ্লেষণের মাধ্যমে দক্ষতা তৈরি করা হয়েছে: ইনিশিয়েটর, ফিনিশার, বল বিজয়ী এবং স্প্রিন্টার। এই পোস্টটি এই চারটি দক্ষতার গভীরে ডুব দেয় এবং সেগুলি কীভাবে AWS অবকাঠামোতে প্রয়োগ করা হয় তা নিয়ে আলোচনা করে।

আরেকটি আকর্ষণীয় বিষয় হল যে এখন পর্যন্ত, বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টগুলি একে অপরের থেকে স্বাধীনভাবে তৈরি করা হয়েছে। স্কিল হল প্রথম বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট যেটি তৈরি করা স্ট্রিমিং আর্কিটেকচার ব্যবহার করে রিয়েল টাইমে একাধিক বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টের আউটপুট একত্রিত করে আমাজন পরিচালিত স্ট্রিমিং কাফকা (আমাজন এমএসকে).

দীক্ষক

একজন সূচনাকারী এমন একজন খেলোয়াড় যিনি উচ্চ সংখ্যক মূল্যবান প্রথম এবং দ্বিতীয় সহায়তা করেন। সেই সহায়তাগুলির মান সনাক্ত করতে এবং পরিমাপ করতে, আমরা নতুন মেট্রিক xAssist প্রবর্তন করেছি। লক্ষ্যে শট করার আগে শেষ এবং দ্বিতীয়-শেষ পাস ট্র্যাক করে এবং সেই ক্রিয়াগুলির জন্য সংশ্লিষ্ট xGoals মান নির্ধারণ করে এটি গণনা করা হয়। একজন ভাল সূচনাকারী চ্যালেঞ্জিং পরিস্থিতিতে উচ্চ অসুবিধার হারের সাথে সফলভাবে পাস সম্পূর্ণ করার মাধ্যমে সুযোগ তৈরি করে। একটি প্রদত্ত পাস সম্পূর্ণ করা কতটা কঠিন তা মূল্যায়ন করতে, আমরা আমাদের বিদ্যমান ব্যবহার করি এক্সপাস মডেল. এই মেট্রিকে, আমরা উদ্দেশ্যপ্রণোদিতভাবে ক্রস এবং ফ্রি কিক বাদ দিই যে খেলোয়াড়দের উপর ফোকাস করার জন্য যারা ওপেন প্লে থেকে তাদের সুনির্দিষ্ট সহায়তার মাধ্যমে স্কোর করার সুযোগ তৈরি করে।

দক্ষতা স্কোর নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে গণনা করা হয়:

চলুন উদাহরণ হিসেবে বর্তমান র‍্যাঙ্ক 1 ইনিশিয়েটর টমাস মুলারকে দেখি। তিনি এই লেখা পর্যন্ত 9.23 এর xAssist মান সংগ্রহ করেছেন (ম্যাচডে 21), যার অর্থ হল যে পরবর্তী খেলোয়াড়রা গোলে গুলি করেছে তাদের জন্য তার পাসগুলি মোট xGoal মান 9.23 তৈরি করেছে। xAssist প্রতি 90 মিনিটের অনুপাত হল 0.46। এটি বর্তমান মৌসুমে তার মোট খেলার সময় থেকে গণনা করা যেতে পারে, যা উল্লেখযোগ্য - খেলার সময় 1,804 মিনিটেরও বেশি। দ্বিতীয় সহায়তা হিসাবে, তিনি 3.80 এর মোট মান তৈরি করেছেন, যা প্রতি 0.19 মিনিটে 90 সেকেন্ড সহায়তায় অনুবাদ করে। মোট, তার 38টি প্রথম অ্যাসিস্টের মধ্যে 58টি ছিল কঠিন পাস। এবং দ্বিতীয় সহায়তা হিসাবে, তার 11টি পাসের মধ্যে 28টিও কঠিন পাস ছিল। এই পরিসংখ্যানের সাহায্যে, থমাস মুলার নিজেকে ইনিশিয়েটর র‌্যাঙ্কিংয়ে প্রথম স্থানে পৌঁছে দিয়েছেন। তুলনা করার জন্য, নিম্নলিখিত সারণী বর্তমান শীর্ষ তিনটি মান উপস্থাপন করে।

..	xAssist	xAssistper90	xSecondAssist	xSecondAssistper90	ডিফিকাল্টপাসেস অ্যাসিস্টেড	ডিফিকাল্টপাসেস অ্যাসিস্টেড2	চূড়ান্ত ফল
টমাস মুলার - র্যাঙ্ক 1	9.23	0.46	3.80	0.18	38	11	0.948
সার্জ গ্যানাব্রি – র‍্যাঙ্ক 2	3.94	0.25	2.54	0.16	15	11	0.516
ফ্লোরিয়ান উইর্টজ - র্যাঙ্ক 3	6.41	0.37	2.45	0.14	21	1	0.510

চরম আঘাত

একজন ফিনিশার এমন একজন খেলোয়াড় যিনি গোল করার ক্ষেত্রে অসাধারণভাবে পারদর্শী। তার একটি উচ্চ শট দক্ষতা রয়েছে এবং তার খেলার সময় অনুযায়ী অনেক লক্ষ্য অর্জন করে। দক্ষতা প্রকৃত গোল করা এবং প্রত্যাশিত গোলের (xGoals) সাথে এর পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে। এটি আমাদের মূল্যায়ন করতে দেয় যে সম্ভাবনাগুলি ভালভাবে কাজে লাগানো হচ্ছে কিনা। ধরা যাক দুই স্ট্রাইকারের গোল সংখ্যা সমান। তারা কি সমান শক্তিশালী? অথবা তাদের মধ্যে একজন কি সহজ পরিস্থিতিতে স্কোর করে যখন অন্যটি চ্যালেঞ্জিং পরিস্থিতিতে শেষ করে? শট দক্ষতার সাথে, এটির উত্তর দেওয়া যেতে পারে: যদি করা গোলগুলি xGoals সংখ্যার চেয়ে বেশি হয়, একজন খেলোয়াড় ওভার-পারফর্মিং এবং গড়ের চেয়ে বেশি দক্ষ শ্যুটার। এই পার্থক্যের মাত্রার মাধ্যমে, একজন শ্যুটারের দক্ষতা গড়কে কতটা হার মানায় তা আমরা পরিমাপ করতে পারি।

দক্ষতা স্কোর নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে গণনা করা হয়:

ফিনিশারের জন্য, আমরা লক্ষ্যগুলিতে বেশি মনোযোগ দিই। নিম্নলিখিত সারণী বর্তমান শীর্ষ তিনটি একটি ঘনিষ্ঠ চেহারা দেয়.

..	গোল	গোলপ্রতি ৯০	শট দক্ষতা	চূড়ান্ত ফল
রবার্ট লেভান্ডোস্কি - র্যাঙ্ক 1	24	1.14	1.55	0.813
এরলিং হ্যাল্যান্ড - র্যাঙ্ক 2	16	1.18	5.32	0.811
প্যাট্রিক শিক - র্যাঙ্ক 3	18	1.10	4.27	0.802

রবার্ট লেভান্ডোস্কি এই মৌসুমে 24 গোল করেছেন, যা তাকে প্রথম স্থানে রাখে। যদিও হ্যাল্যান্ডের শটের দক্ষতা বেশি, তবে হ্যাল্যান্ডের প্রথম স্থান অধিকার করার জন্য এটি এখনও যথেষ্ট নয়, কারণ আমরা স্কোর করা গোলগুলিকে উচ্চতর গুরুত্ব দিয়ে থাকি। এটি ইঙ্গিত দেয় যে Lewandowski প্রাপ্ত সহায়তার গুণমান এবং পরিমাণ উভয় থেকে অত্যন্ত লাভবান, যদিও তিনি ব্যতিক্রমীভাবে ভাল স্কোর করেছেন। প্যাট্রিক শিক হ্যাল্যান্ডের চেয়ে আরও দুটি গোল করেছেন, তবে 90 মিনিটের হারে কম গোল এবং শটের দক্ষতা কম।

স্প্রিন্টার

স্প্রিন্টারের উচ্চ উচ্চ গতিতে পৌঁছানোর শারীরিক ক্ষমতা রয়েছে এবং এটি অন্যদের তুলনায় প্রায়শই করে। এই উদ্দেশ্যে, আমরা একজন খেলোয়াড়ের বর্তমান মৌসুমের সমস্ত গেম জুড়ে গড় সর্বোচ্চ গতির মূল্যায়ন করি এবং অন্যান্য মেট্রিক্সের মধ্যে প্রতি 90 মিনিটে স্প্রিন্টের ফ্রিকোয়েন্সি অন্তর্ভুক্ত করি। একটি স্প্রিন্ট গণনা করা হয় যদি একজন খেলোয়াড় ন্যূনতম 4.0 m/s গতিতে দুই সেকেন্ডের বেশি সময় ধরে দৌড়ায় এবং এই সময়ে কমপক্ষে 6.3 m/s এর সর্বোচ্চ বেগে পৌঁছায়। স্প্রিন্টের সময়কাল 6.3 m/s থ্রেশহোল্ডে পৌঁছানোর প্রথম এবং শেষ সময়ের মধ্যে সময় দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, এবং স্বীকার করার জন্য এটি কমপক্ষে 1 সেকেন্ড দীর্ঘ হওয়া প্রয়োজন। গতি আবার 4.0 m/s থ্রেশহোল্ডের নীচে নেমে যাওয়ার পরেই একটি নতুন স্প্রিন্ট ঘটেছে বলে মনে করা যেতে পারে।

দক্ষতা স্কোর নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে গণনা করা হয়:

সূত্রটি আমাদের খেলোয়াড়দের দ্বারা স্প্রিন্টগুলিকে আমরা কতগুলি উপায়ে দেখতে পারি তা মূল্যায়ন করতে এবং এই খেলোয়াড়দের দ্বারা তৈরি করা সর্বোচ্চ গতির দিকে তাকানোর চেয়ে আরও এগিয়ে যেতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, জেরেমিয়া সেন্ট জাস্টের বর্তমান মৌসুমের রেকর্ড রয়েছে 36.65 কিমি/ঘন্টা। যাইহোক, যদি আমরা তার স্প্রিন্টের ফ্রিকোয়েন্সি দেখি, আমরা দেখতে পাই যে সে প্রতি ম্যাচে গড়ে নয়বার স্প্রিন্ট করে! অন্যদিকে আলফোনসো ডেভিস সেন্ট জাস্টের মতো দ্রুত নাও হতে পারে (সর্বোচ্চ গতি ৩৬.০৮ কিমি/ঘন্টা), কিন্তু প্রতি ম্যাচে ৩১টি স্প্রিন্ট করে! তিনি অনেক বেশি গড় গতিতে অনেক বেশি ঘন ঘন স্প্রিন্ট করেন, পিচে তার দলের জন্য জায়গা খুলে দেন।

বল বিজয়ী

এই ক্ষমতাসম্পন্ন একজন খেলোয়াড় তার খেলার সময়ের জন্য মোট এবং যথাক্রমে প্রতিপক্ষ দলকে বল হারায়। তিনি প্রচুর পরিমাণে স্থল ও আকাশযুদ্ধে জয়লাভ করেন এবং তিনি প্রায়শই বল চুরি করেন বা বাধা দেন, একটি নিরাপদ বলের নিয়ন্ত্রণ নিজেই তৈরি করেন এবং তার দলের পাল্টা আক্রমণের সম্ভাবনা তৈরি হয়।

দক্ষতা স্কোর নিম্নলিখিত সূত্র দিয়ে গণনা করা হয়:

এই লেখা পর্যন্ত, প্রথম স্থানের বল বিজয়ী দানিলো সোয়ারেস। তার মোট 235টি ডিফেন্সিভ ডুয়েল আছে। 235টি রক্ষণাত্মক দ্বৈরথের মধ্যে, তিনি 75টিতে জিতেছেন, একটি মুখোমুখি ম্যাচে প্রতিপক্ষকে পরাজিত করেছেন। তিনি এই মৌসুমে রক্ষণাত্মক ব্যাক হিসাবে তার খেলার অবস্থানে 51 বল বাধা দিয়েছেন, যা তাকে প্রায় 32% জয়ের হার দিয়েছে। গড়ে, তিনি প্রতি 2.4 মিনিটে 90 বল বাধা দেন।

দক্ষতার উদাহরণ

স্কিল বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট আমাদের বুন্দেসলিগা খেলোয়াড়দের ক্ষমতা এবং শক্তি উন্মোচন করতে সক্ষম করে। স্কিল র‌্যাঙ্কিং খেলোয়াড়দের স্পটলাইটে রাখে যা গোলের মতো প্রচলিত পরিসংখ্যানের র‌্যাঙ্কিংয়ে আগে অলক্ষিত ছিল। উদাহরণস্বরূপ, মাইকেল গ্রেগোরিচের মতো একজন খেলোয়াড়কে নিন। গ্রেগোরিটস এফসি অগসবার্গের একজন স্ট্রাইকার যিনি ম্যাচের 21 তারিখ পর্যন্ত ফিনিশার র‌্যাঙ্কিংয়ে ষষ্ঠ স্থানে ছিলেন। তিনি এখন পর্যন্ত পাঁচটি গোল করেছেন, যা তাকে কোনো গোল স্কোরিং র‌্যাঙ্কিংয়ের শীর্ষে রাখতে পারেনি। তবে মাত্র ৬৬৩ মিনিটে তিনি এই কাজটি করতে পেরেছেন! এর মধ্যে একটি গোল ছিল 663তম মিনিটে দেরীতে সমতা আনা যা অগসবার্গকে বার্লিনে অ্যাওয়ে হার এড়াতে সাহায্য করেছিল।

স্কিল বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টের মাধ্যমে, আমরা প্রতিটি খেলোয়াড়ের বিভিন্ন গুণাবলীও চিনতে পারি। এর একটি উদাহরণ হল ডর্টমুন্ড তারকা এরলিং হ্যাল্যান্ড, যিনি স্প্রিন্টার এবং ফিনিশারের ব্যাজও অর্জন করেছেন এবং বর্তমানে বুন্দেসলিগা স্প্রিন্টারদের মধ্যে ষষ্ঠ স্থানে রয়েছেন।

এই সমস্ত মেট্রিক্স প্লেয়ার মুভমেন্ট ডেটা, গোল-সম্পর্কিত ডেটা, বল অ্যাকশন-সম্পর্কিত ডেটা এবং পাস-সম্পর্কিত ডেটার উপর ভিত্তি করে। আমরা ডেটা পাইপলাইনে এই তথ্যটি প্রক্রিয়া করি এবং দক্ষতা প্রতি প্রয়োজনীয় প্রাসঙ্গিক পরিসংখ্যান বের করি, যা আমাদের রিয়েল টাইমে সমস্ত মেট্রিক্সের বিকাশ গণনা করার অনুমতি দেয়। উপরে উল্লিখিত পরিসংখ্যানগুলির অনেকগুলিই পিচের সময় অনুসারে স্বাভাবিক করা হয়, যা খেলোয়াড়দের বিবেচনা করার অনুমতি দেয় যাদের খেলার সময় কম কিন্তু তারা যখন খেলে আশ্চর্যজনকভাবে ভাল পারফর্ম করে। মেট্রিক্সের সমন্বয় এবং ওজন একটি একক স্কোরে একত্রিত হয়। ফলাফল হল চার খেলোয়াড়ের দক্ষতার উপর সব খেলোয়াড়ের জন্য একটি র‌্যাঙ্কিং। শীর্ষ 10-এ থাকা খেলোয়াড়রা তাদের স্কোয়াডে আনা ব্যতিক্রমী গুণাবলী দ্রুত শনাক্ত করতে ভক্তদের সাহায্য করার জন্য একটি দক্ষতা ব্যাজ পায়।

বাস্তবায়ন এবং স্থাপত্য

বুন্দেসলিগা ম্যাচের তথ্য যা এই পর্যন্ত তৈরি করা হয়েছে তা একে অপরের থেকে স্বাধীন এবং শুধুমাত্র অবস্থানগত এবং ইভেন্ট ডেটা, সেইসাথে তাদের নিজস্ব গণনার উপর নির্ভর করে। যাইহোক, নতুন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট স্কিল এর জন্য এই পরিবর্তন, যা বিদ্যমান ম্যাচ ফ্যাক্টস দ্বারা উত্পাদিত ডেটার উপর ভিত্তি করে দক্ষতার র‌্যাঙ্কিং গণনা করে, যেমন xGoals বা xPass। একটি ইভেন্টের ফলাফল, সম্ভবত একটি অবিশ্বাস্য গোল যেখানে যাওয়ার সম্ভাবনা কম, ফিনিশার স্কিল র‍্যাঙ্কিংয়ে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। অতএব, আমরা একটি আর্কিটেকচার তৈরি করেছি যা সর্বদা সবচেয়ে আপ-টু-ডেট দক্ষতার র‌্যাঙ্কিং প্রদান করে যখনই অন্তর্নিহিত ডেটার আপডেট থাকে। দক্ষতার রিয়েল-টাইম আপডেটগুলি অর্জন করতে, আমরা ডাটা স্ট্রিমিং এবং মেসেজিং সমাধান হিসাবে Apache Kafka-এর জন্য পরিচালিত AWS পরিষেবা Amazon MSK ব্যবহার করি। এইভাবে, বিভিন্ন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট রিয়েল টাইমে সাম্প্রতিক ইভেন্ট এবং আপডেটগুলিকে যোগাযোগ করতে পারে।

দক্ষতার জন্য অন্তর্নিহিত আর্কিটেকচার চারটি প্রধান অংশ নিয়ে গঠিত:

• An অ্যামাজন অরোরা সার্ভারহীন ক্লাস্টার বিদ্যমান ম্যাচ ফ্যাক্টের সমস্ত আউটপুট সঞ্চয় করে। এর মধ্যে রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি পাসের ডেটা (যেমন xPass, প্লেয়ার, উদ্দিষ্ট রিসিভার) বা শট (xGoal, প্লেয়ার, গোল) যা বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টস চালু হওয়ার পর থেকে হয়েছে।
• একটি কেন্দ্রীয় এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন অরোরা ডাটাবেসে বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট আউটপুট লিখে এবং অন্যান্য উপাদানগুলিকে অবহিত করে যে একটি আপডেট হয়েছে।
• প্রতিটি স্বতন্ত্র দক্ষতার জন্য একটি Lambda ফাংশন দক্ষতা র‌্যাঙ্কিং গণনা করে। নির্দিষ্ট দক্ষতার গণনার জন্য যখনই নতুন ডেটা পাওয়া যায় তখন এই ফাংশনগুলি চলে।
• একটি Amazon MSK কাফকা ক্লাস্টার এই সমস্ত উপাদানগুলির মধ্যে যোগাযোগের একটি কেন্দ্রীয় বিন্দু হিসাবে কাজ করে।

নিম্নলিখিত চিত্রটি এই কর্মপ্রবাহকে চিত্রিত করে। প্রতিটি বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট অবিলম্বে কাফকাকে একটি ইভেন্ট বার্তা পাঠায় যখনই একটি ইভেন্টের আপডেট থাকে (যেমন একটি শট ইভেন্টের জন্য একটি আপডেট করা xGoals মান)। কেন্দ্রীয় প্রেরক Lambda ফাংশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রিগার হয় যখনই একটি Bundesliga ম্যাচ ফ্যাক্ট এই ধরনের একটি বার্তা পাঠায় এবং ডাটাবেসে এই ডেটা লেখে। তারপর এটি কাফকার মাধ্যমে আরেকটি বার্তা পাঠায় যাতে নতুন ডেটা কাফকাকে ফেরত দেওয়া হয়, যা স্বতন্ত্র দক্ষতা গণনা ফাংশনের জন্য একটি ট্রিগার হিসাবে কাজ করে। এই ফাংশনগুলি এই ট্রিগার ইভেন্ট থেকে ডেটা ব্যবহার করে, সেইসাথে অন্তর্নিহিত অরোরা ক্লাস্টার, গণনা করতে এবং নতুন দক্ষতার র‍্যাঙ্কিং প্রকাশ করতে। এই প্রকল্পের মধ্যে Amazon MSK-এর ব্যবহার সম্পর্কে আরও গভীরভাবে দেখার জন্য, সেট পিস থ্রেট ব্লগপোস্ট পড়ুন।

সারাংশ

এই পোস্টে, আমরা দেখিয়েছি কীভাবে নতুন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট স্কিল চারটি মূল খেলোয়াড়ের মাত্রায় বুন্দেসলিগা খেলোয়াড়দের বস্তুনিষ্ঠভাবে তুলনা করা সম্ভব করে তোলে, প্রাক্তন স্বাধীন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টগুলিকে বাস্তব সময়ে তৈরি করে এবং একত্রিত করে। এটি ধারাভাষ্যকার এবং অনুরাগীদের একইভাবে পূর্বে অলক্ষিত খেলোয়াড়ের ক্ষমতা উন্মোচন করতে এবং বিভিন্ন বুন্দেসলিগা খেলোয়াড়দের ভূমিকার উপর আলোকপাত করতে দেয়।

নতুন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্টটি হল বুন্দেসলিগার ফুটবল বিশেষজ্ঞ এবং AWS ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা উদ্দেশ্যমূলক পারফরম্যান্স ডেটার উপর ভিত্তি করে ফুটবল খেলোয়াড়ের গুণাবলী পাতন এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য একটি গভীর বিশ্লেষণের ফলাফল। প্লেয়ার স্কিল ব্যাজগুলি লাইনআপে এবং বুন্দেসলিগা অ্যাপে প্লেয়ারের বিস্তারিত পৃষ্ঠাগুলিতে দেখানো হয়। সম্প্রচারে, ধারাভাষ্যকারদের মাধ্যমে খেলোয়াড়দের দক্ষতা প্রদান করা হয় ডেটা স্টোরি ফাইন্ডার এবং প্লেয়ার প্রতিস্থাপনের সময় এবং যখন একজন খেলোয়াড় সংশ্লিষ্ট শীর্ষ 10 র‌্যাঙ্কিংয়ে উঠে যায় তখন ভক্তদের কাছে দৃশ্যত দেখানো হয়।

আমরা আশা করি আপনি এই ব্র্যান্ড-নতুন বুন্দেসলিগা ম্যাচ ফ্যাক্ট উপভোগ করবেন এবং এটি আপনাকে গেমের নতুন অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। AWS এবং বুন্দেসলিগার মধ্যে অংশীদারিত্ব সম্পর্কে আরও জানতে, দেখুন AWS-এ বুন্দেসলিগা!

---

লেখক সম্পর্কে

সাইমন রোল্ফস সেন্ট্রাল মিডফিল্ডার হিসেবে 288টি বুন্দেসলিগা গেম খেলেছেন, 41টি গোল করেছেন এবং জার্মানির হয়ে 26টি ক্যাপ জিতেছেন। বর্তমানে Rolfes Bayer 04 Leverkusen-এ স্পোর্টিং ডিরেক্টর হিসেবে কাজ করছেন যেখানে তিনি প্রো প্লেয়ার রোস্টার, স্কাউটিং বিভাগ এবং ক্লাবের যুব উন্নয়ন তত্ত্বাবধান ও বিকাশ করেন। সাইমন Bundesliga.com-এ AWS দ্বারা চালিত সর্বশেষ Bundesliga ম্যাচের তথ্য সম্পর্কে সাপ্তাহিক কলামও লেখেন

লুক ফিগডোর AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস দলের একজন সিনিয়র স্পোর্টস টেকনোলজি বিশেষজ্ঞ। তিনি প্লেয়ার, ক্লাব, লীগ এবং মিডিয়া কোম্পানি যেমন বুন্দেসলিগা এবং ফর্মুলা 1 এর সাথে কাজ করেন যাতে তারা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ডেটা সহ গল্প বলতে সাহায্য করে। তার অবসর সময়ে, তিনি মন এবং মনোবিজ্ঞান, অর্থনীতি এবং এআই এর মধ্যে ছেদ সম্পর্কে সমস্ত কিছু শিখতে পছন্দ করেন।

প্যাসকেল কুহনার AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস টিমের একজন ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার। অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট, DevOps এবং পরিকাঠামোর মাধ্যমে তাদের ব্যবসায়িক ফলাফল অর্জনে সহায়তা করার জন্য তিনি শিল্প জুড়ে গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন। তিনি খেলাধুলার প্রতি খুবই অনুরাগী এবং অবসর সময়ে বাস্কেটবল এবং ফুটবল খেলা উপভোগ করেন।

তারেক হাসেমী AWS প্রফেশনাল সার্ভিসের মধ্যে একজন পরামর্শক। তার দক্ষতা এবং দক্ষতার ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ, ডেটা সায়েন্স, মেশিন লার্নিং এবং বড় ডেটা। হামবুর্গে অবস্থিত, তিনি ক্লাউডের মধ্যে ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশে গ্রাহকদের সমর্থন করেন। এডব্লিউএস-এ যোগদানের আগে, তিনি বিমান ও টেলিযোগাযোগের মতো বিভিন্ন শিল্পে পরামর্শক ছিলেন। ক্লাউডে গ্রাহকদের তাদের ডেটা/এআই যাত্রায় সক্ষম করার বিষয়ে তিনি উত্সাহী।

জ্যাকুব মিচালকজিক Sportec Solutions AG-এর একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট। বেশ কয়েক বছর আগে, তিনি ফুটবল খেলার উপর গণিত অধ্যয়ন বেছে নিয়েছিলেন, কারণ তিনি এই সিদ্ধান্তে এসেছিলেন যে, পরবর্তীতে তিনি যথেষ্ট ভাল ছিলেন না। এখন তিনি এই সুন্দর গেমটির আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি পেতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি প্রয়োগ করে তার পেশাদার ক্যারিয়ারে এই উভয় আবেগকে একত্রিত করেছেন। তার অবসর সময়ে, সে এখনও সেভেন-এ-সাইড ফুটবল খেলা, ক্রাইম মুভি দেখা এবং ফিল্ম মিউজিক শুনতে উপভোগ করে।

জাভিয়ের পোভেদা-প্যান্টার AWS প্রফেশনাল সার্ভিসেস টিমের মধ্যে EMEA স্পোর্টস গ্রাহকদের জন্য একজন ডেটা সায়েন্টিস্ট৷ তিনি দর্শকদের খেলাধুলার ক্ষেত্রে গ্রাহকদের তাদের ডেটা উদ্ভাবন করতে এবং পুঁজি করতে সক্ষম করেন, মেশিন লার্নিং এবং ডেটা সায়েন্সের মাধ্যমে উচ্চ-মানের ব্যবহারকারী এবং ভক্তদের অভিজ্ঞতা প্রদান করেন। তিনি তার অবসর সময়ে খেলাধুলা, সঙ্গীত এবং AI এর বিস্তৃত পরিসরের জন্য তার আবেগ অনুসরণ করেন।

• Coinsmart. ইউরোপের সেরা বিটকয়েন এবং ক্রিপ্টো এক্সচেঞ্জ।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. বিনামূল্যে এক্সেস.
• ক্রিপ্টোহক। Altcoin রাডার। বিনামূল্যে ট্রায়াল.
• সূত্র: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bundesliga-match-fact-skill-quantifying-football-player-qualities-using-machine-learning-on-aws/