Newsletter

Amigo lector sigue las últimas noticias :)

expected-return-yards-nuevo-lanzamiento-de-aws-y-la-nfl

Expected Return Yards, el lanzamiento de AWS y la NFL para disfrutar de los playoffs. Previo al comienzo de los playoffs, la NFL y AWS anunciaron un nuevo sistema que pronostica las yardas que ganarán los equipos en un regreso de patada.

Lima, Perú, 14 de enero de 2022.— Amazon Web Services (AWS) y la NFL anunciaron la nueva función en el sistema NFL Next Gen Stats (NGS), que proporciona estadísticas avanzadas que mejoran la experiencia de los aficionados al fútbol americano. Denominada Expected Return Yards, la métrica impulsada por inteligencia artificial (IA) y machine learning estimará cuántas yardas ganarán los equipos especiales tras regresar una patada, utilizando datos de seguimiento de los jugadores enviados desde los chips de sus protecciones.

El pronóstico estará disponible de 30 a 40 segundos después de la patada. La estimación se crea desde el posicionamiento y la velocidad de los jugadores, específicamente de los bloqueadores y defensivos, en relación con el jugador que devolverá la patada. Esto predice un rango de resultados basados ​​en cada devolución de patada. Las Expected Return Yards son el resultado del promedio basado en devoluciones históricas. Una vez que el modelo de machine learning ha sido entrenado, este proceso toma una fracción de segundo para completar la información.

Durante la temporada regular de la NFL de 2022, solo el 0,6% (6 de 1.013) de las patadas (kickoffs) y el 0,3% (3 de 952) de los despejes (punts) fueron devueltos para touchdowns. Con esta nueva tecnología los más de 400 millones de aficionados a la NFL en el mundo podrán obtener más información sobre los análisis de los equipos especiales.

Esta no es la única tecnología que AWS ha impulsado en conjunto con la NFL como parte de las NFL Next Gen Stats. Durante los últimos cinco años se han desarrollado diferentes estadísticas como el puntaje de pases, probabilidad de finalización, yardas en carrera esperadas, entre otras. La aplicación del machine learning ha sido fundamental para que AWS y la NFL lleven al siguiente nivel la manera de obtener estadísticas en tiempo real el día del juego, para que los fanáticos, canales de televisión, entrenadores y equipos puedan beneficiarse de información específica.

La NFL ha realizado un seguimiento de una amplia variedad de estadísticas desde su creación, pero durante décadas estas métricas fueron relativamente rudimentarias. Desde 2017, la NFL utiliza AWS como proveedor oficial de la nube y machine learning para la plataforma NGS, que proporciona datos de ubicación, velocidad y aceleración en tiempo real de cada jugador durante cada jugada en cada centímetro del campo.

La plataforma aprovecha la amplitud y profundidad de los servicios de AWS, incluidos los servicios de cómputo, almacenamiento, bases de datos, análisis y machine learning para visualizar la acción en el campo y obtener estadísticas avanzadas.

La apuesta de AWS por tener mayores datos estadísticos con NFL Next Gen Stats va más allá de generar información que permita tener un mayor entendimiento por parte de los fanáticos, pues el procesamiento de datos en la nube es importante para un continuo desarrollo de AWS Sports.

Más información sobre AWS en este enlace

Apoya al Periodismo Independiente

¿Te sirvió en algo este contenido?, ayúdanos a combatir la Desinformación, dona desde S/ 1.00 a nuestro Yape 943-438-457

Dona-con-Yape-itusers

¿De cuánta utilidad te ha parecido este contenido?

¡Haz clic en una estrella para puntuarlo!

Promedio de puntuación 0 / 5. Recuento de votos: 0

Hasta ahora, ¡no hay votos!. Sé el primero en puntuar este contenido.

Por José Zegarra

El Sr. José Zegarra Malatesta ostenta la especialidad de Diseñador Multimedia, en entornos WP en Apple Macintosh, Plataforma Adobe CC y es Web Máster en la Plataforma WordPress en PC, Mac y dispositivos móviles, iOS y Android. El Sr. Zegarra aparte de ser el fundador en 1998 de la Revista IT/USERS®, también es el Diseñador de su propia revista y Creador de su propio sitio web.

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Translate »
error

Enjoy this blog? Please spread the word :)

RSS
Follow by Email
A %d blogueros les gusta esto:
/