O scouting de jogadores é um processo crucial no futebol, mas é caro, lento e cheio de viés. A IA trouxe uma nova abordagem, permitindo avaliar jogadores de forma mais eficiente e transparente. Neste guia, exploraremos a construção de um sistema de scouting de jogadores de futebol usando Inteligência Artificial.
O Problema do Scouting
O scouting de jogadores é o processo de descobrir e avaliar jogadores. Tradicionalmente, isso era feito por olheiros viajando, assistindo jogos e anotando impressões. Com o advento da IA, a abordagem mudou, permitindo avaliar jogadores de forma mais eficiente e transparente.
Introdução à Inteligência Artificial
Antes de escrever uma linha de código, precisamos entender a hierarquia de Inteligência Artificial, Machine Learning e Supervisionado vs Não-Supervisionado. A base de dados utilizada neste projeto é o StatsBomb Open Data, que fornece eventos detalhados de partidas reais.
Base de Dados
A base de dados StatsBomb é composta por eventos detalhados de partidas reais, incluindo a localização de cada chute, passe e ação. São 64 partidas no total, com 234.637 eventos, 681 jogadores e 1.494 chutes.
Modelo de xG (Supervisionado)
O modelo de xG (expected goals) é uma medida da probabilidade de um chute virar gol, considerando o contexto do chute. Para construir o modelo, isolamos os chutes, removemos os pênaltis e criamos o rótulo is_goal, que é a resposta que o modelo supervisionado vai aprender a prever. A taxa de conversão da base é de cerca de 11%, o que é importante para avaliar o modelo.
Features
As features são derivadas do campo do StatsBomb, que tem dimensões de 120 por 80. O chute de frente pro gol vê uma baliza larga, enquanto um chute da linha de fundo vê quase nada.
Conclusão
Neste guia, exploramos a construção de um sistema de scouting de jogadores de futebol usando Inteligência Artificial, abordando desde a base de dados até a implementação de modelos de Machine Learning. A IA trouxe uma nova abordagem, permitindo avaliar jogadores de forma mais eficiente e transparente.