НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ У МОДЕЛЮВАННІ У СПОРТІ

Анотація

У сфері спортивної науки за останні роки штучний інтелект та машинне навчання досягли значного успіху. Досвід передової практики свідчить про ефективність використання штучних нейронних мереж у моделюванні спортивної техніки. Проте дослідження з використання штучних нейронних мереж у спорті представлені фрагментарно і в основному англомовними авторами.

Мета дослідження – проаналізувати, систематизувати та узагальнити напрями застосування штучних нейронних мереж як засобу моделювання у спорті.

Методологія: системний контент-аналіз науково-методичної літератури і даних мережі Інтернет.

Наукова новизна: систематизовано використання нейронних мереж для моделювання у спорті за науковими напрямами: моделювання показників спортивної підготовленості атлета, спортивне прогнозування, візуалізація зображень на основі розпізнавання дій спортсмена, спортивна селекція, профілактика травм. Головні переваги нейронних мереж: 1) вони здатні апроксимувати будь-яку неперервну функцію, і таким чином досліднику не потрібно мати жодних гіпотез щодо базової моделі; 2) зв'язок між входом і виходом визначається в процесі навчання нейронної мережі.

Висновки. Застосування технології нейронних мереж у спортивних дисциплінах дозволяє прогнозувати спортивні результати, а також значно підвищує ефективність тренувального процесу за рахунок індивідуального підходу, точної біомеханічної оцінки техніки основної рухової дії та прийняття об'єктивно обґрунтованого раціонального рішення щодо її корекції.

На сьогодні у сфері спорту застосовуються переважно два статистичні методи моделювання – регресійний аналіз та нейронні мережі. На відміну від регресійних рівнянь, метод моделювання за допомогою нейронних мереж є непараметричним і отже, більш гнучким. Модель на основі нейронної мережі не вимагає попереднього визначення математичних виразів моделі прогнозування і має вищу точність прогнозування.