Библиографическое описание:Artificial Intelligence Usage in Prediction of the Sports Results of Athletes Competing in Greco-Roman Wrestling : научное издание / Aleksander Yu. Osipov [et al.]. - Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2024. - Т.17, №2. - P. 278-286. - ISSN 1997-1370. - ISSN 2313-6014.
Аннотация:Today, the use of machine learning algorithms and neural networks to increase the effectiveness of sports selection at the early stages of the athletes’ training process is becoming particularly relevant. The aim of this scientific work: to develop a program for predicting the athletic performance of young athletes, who competing in Greco-Roman wrestling, based on artificial intelligence technology.Collection and processing of individual data of 18-25 years old athletes (n=67) on 21 comparison criteria, ranked into categories in two directions, were implemented: sports space and individual achievements. Two forecasting categories were determined: participants who have obtained a sports title or the highest category (n=16), and participants who have not reached this level (n=17).The control testing of the created program showed only a 14 % probability of error in predicting the participants competition performance. According to the functionality of the program in the field of classification of signs by categories, the author’s intellectual development with 100 % probability on the basis of experimental approbation revealed key categories of signs that reliably affect the results of the athletes future sports performance. This research defines the main categories of signs that positively or negatively affect the possibility of a wrestler achieving the highest sports rank or title of Russia. Its practical implementation will allow the most accurate, with the minimum level of error in advance to identify athletes predisposed to obtain the highest competition result in Greco-Roman wrestling.
Сегодня использование алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей для повышения эффективности спортивного отбора на ранних этапах тренировочного процесса спортсменов становится особенно актуальным. Цель научной работы: разработать программу прогнозирования спортивных результатов молодых спортсменов, выступающих в греко-римской борьбе, на основе технологии искусственного интеллекта.Был выполнен сбор и обработка индивидуальных данных спортсменов в возрасте 18-25 лет (n=67) по 21 критерию сравнения, ранжированных по категориям по двум направлениям: спортивное пространство и индивидуальные достижения. Были определены две категории прогнозирования: участники, получившие спортивный титул или высшую категорию (n=16), и участники, которые не достигли этого уровня (n=17).Контрольное тестирование созданной программы показало лишь 14 %-ную вероятность ошибки в прогнозировании соревновательных результатов участников. Согласно функционалу программы в области классификации признаков по категориям, интеллектуальные разработки автора со 100 % вероятностью на основе экспериментальной апробации выявили ключевые категории признаков, которые достоверно влияют на результаты будущих спортивных выступлений единоборцев. Выводы: в этой научной работе определены основные категории признаков, которые положительно или отрицательно влияют на возможность достижения борцом высшего спортивного разряда или титула в России. Практическая реализация результатов исследования позволит наиболее точно, с минимальным уровнем погрешности, заранее выявить спортсменов, предрасположенных к получению наивысшего соревновательного результата в греко-римской борьбе.
Издательство:Сибирский федеральный университет, Красноярск
Источник:Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки
Выпуск:Т.17, №2
Номера страниц:278-286
Держатель оригинала документа:Glazov State Pedagogical Institute named after V. G. Korolenko, Kazan State Institute of Culture, Prof. V.F. Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University, Siberian Federal University, Siberian Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation, Siberian State University of Science and Technology
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
