KI-generierte Vorhersagen für den NFL Draft 2023

Kopfbild von Vladimir Vlatko Dimitrievski
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Der NFL-Draft ist eines der wichtigsten Ereignisse im NFL-Kalender, und das aus gutem Grund. Der Draft ist für die NFL-Teams die wichtigste Möglichkeit, ihren Kader zusammenzustellen und neue Talente in ihr Team aufzunehmen. Die Teams verbringen Monate damit, College-Kandidaten zu scouten und zu bewerten, um die besten Spieler für ihr Team zu finden. Der Draft ist eine Gelegenheit für die Teams, talentierte Spieler zu verpflichten, die ihre Leistung auf dem Spielfeld verbessern und sie möglicherweise zu einer Meisterschaft führen können.

Darüber hinaus ist der NFL-Draft ein Ereignis, das von Football-Fans in aller Welt mit Spannung erwartet wird. Die Fans verfolgen den Draft mit großer Spannung und warten darauf, welche Spieler ihr Lieblingsteam auswählen wird. Der Draft ist eine Möglichkeit für die Fans, einen Blick in die Zukunft ihres Teams zu werfen und zu sehen, in welche Richtung sich das Team entwickelt. Es ist auch eine Chance für die Fans, neue Spieler zu entdecken, die ihre neuen Lieblingsspieler werden könnten. Dies ist wichtig, weil es die Zukunft der NFL-Franchises maßgeblich beeinflussen kann. Die im Draft ausgewählten Spieler können den Erfolg ihres Teams entscheidend beeinflussen. Eine gute Draft-Auswahl kann dazu beitragen, ein angeschlagenes Team in einen Konkurrenten zu verwandeln, während eine schlechte Auswahl ein Team um Jahre zurückwerfen kann. Der Draft ist ein wichtiger Teil der NFL-Offseason und bietet den Teams die Möglichkeit, sich für den Erfolg in der kommenden Saison und darüber hinaus zu positionieren.

Neuronale Netze sind bekannt für ihre Fähigkeit, aus ansonsten unverbundenen und unverständlichen Datensätzen Muster zu extrahieren, nicht unähnlich den Namen von NFL-Hoffnungsträgern in den Vereinigten Staaten. Es überrascht nicht, dass neuronale Netze der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten mathematisch modellierter Knoten oder Neuronen und sind in der Lage, aus großen Datensätzen zu lernen. 

Deshalb glauben wir, dass neuronale Netze das perfekte Werkzeug für die Vorhersage der NFL-Draft-Auswahl 2023 sein könnten. 

Als wir die Idee für dieses Experiment hatten, mussten wir die Netzarchitektur berücksichtigen. Wenn es um neuronale Netze geht, ist die Netzarchitektur eher eine Kunst als eine exakte Wissenschaft. Wir mussten auch über den Prozess der Netzwerkmodellierung nachdenken. Doch zunächst wollen wir ein wenig über die uns zur Verfügung stehenden Daten und die Anzahl der von uns verwendeten Prädiktoren sprechen.

Wie wir die Daten erhalten haben

Wie wir alle wissen, sind es die Daten, die den Zauber ausmachen. Daher haben wir uns an verschiedene Online-Datenquellen und den Kaggle-Datensatz gewandt, um die Vorhersageattribute zu konstruieren. Kaggle verfügt über eine Datenbank mit über 4.000 NFL-Spielern, die ab 1967 gedraftet wurden. Wenn wir diese mit der Vielzahl der online verfügbaren Datenquellen anreichern, können wir einen Datensatz mit etwa 30 Prädiktoren pro Spieler konstruieren, die von:

  1. Die College-Statistiken des Spielers 
  2. Physische Daten des Spielers
  3. Wettbewerb auf College-Niveau, dem der Spieler ausgesetzt war
  4. Geschichte der Verletzungen 

SnapLogic bietet vielseitige Möglichkeiten für das Pooling der Daten, so dass wir mehrere Pipelines für das Pulling, Stripping und die Transformation der Daten verwendet haben, bevor wir sie in ein Snowflake Data Warehouse einspeisten.

Einrichten von Pipelines für das Scraping von Daten
Einrichten von Pipelines für das Scraping von Daten

Mit unseren Daten im Warehouse haben wir nun unsere 30 Prädiktoren hinzugefügt.

Daten in das Lagerhaus verschieben
Daten in das Lagerhaus verschieben
Hinzufügen von 30 Prädiktoren zum Data Warehouse
Prädiktoren eingeben

Dann begannen wir mit dem Entwurf der Architektur des neuronalen Netzes. Und um die Sache etwas interessanter zu machen, da neuronale Netze dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und das menschliche Gehirn diese nette Plastizität oder Hebbsche Regel hat, haben wir auch das mit einbezogen. Mit 30 Eingängen haben wir die Architektur entworfen.

Entwurf einer neuronalen Netzarchitektur
Entwurf einer neuronalen Netzarchitektur

Wir hatten mehrere Schichten - die erste besteht aus 30 Eingangsneuronen. Die erste Schicht besteht aus 30 Eingangsneuronen, die die Daten verarbeiten, und einer Reihe versteckter Schichten, darunter eine so genannte Max-Pooling-Schicht, um die Dimensionalität der Daten zu reduzieren. Die übrigen Schichten des Entwurfs dienen dazu, die relevanten Merkmale aus den Attributen und Leistungsdaten der Spieler zu extrahieren und eine Klassifizierung durchzuführen, um die Draft-Position des Spielers vorherzusagen. 

Das Design ermöglicht es dem Netzwerk, komplexe Beziehungen in den Daten zu erlernen, und verhindert gleichzeitig eine Überanpassung und verbessert die Generalisierung.

Hinzu kommt der Bonus der Hebb'schen Regel. Wir sorgen dafür, dass das Netzwerk - ähnlich wie das menschliche Gehirn - lernt, robust zu sein und sich an neue Daten anzupassen, indem wir einen Teil der Neuronen während des Trainings ausfallen lassen.

Hinzufügen der Hebb'schen Regel
Hinzufügen der Hebb'schen Regel

Unsere Prognosen für den NFL Draft 2023

Nach einer langen Trainingseinheit waren wir bereit, die Spielerdaten für 2023 einzugeben. Hier sind die Ergebnisse:

  1. Carolina Panthers → Bryce Young
  2. Houston Texans → Will Levis
  3. Arizona Cardinals → Tyree Wilson
  4. Indianapolis Colts → C.J. Stroud
  5. Seattle Seahawks → Anthony Richardson
  6. Detroit Lions → Devon Witherspoon
  7. Las Vegas Raiders → Christian Gonzalez
  8. Atlanta Falcons → Bijan Robinson
  9. Chicago Bears → Paris Johnson
  10. Philadelphia Eagles → Peter Skoronski
  11. Tennessee Titans → Will Anderson Jr.
  12. Houston Texans → Keeanu Benton
  13. Green Bay Packers → Jalen Carter
  14. New England Patriots → Joey Porter
  15. New York Jets → Broderick Jones
  16. Washingtoner Kommandeure → Deonte Banks
  17. Pittsburgh Steelers → Lukas Van Ness
  18. Detroit Lions → Nolan Smith
  19. Tampa Bay Buccaneers → O'Cyrus Torrence
  20. Seattle Seahawks → Myles Murphy
  21. Los Angeles Chargers → Jaxon Smith-Njigba
  22. Baltimore Ravens → Julius Brents
  23. Minnesota Vikings → Hendon Hooker
  24. Jacksonville Jaguars → Calijah Kancey
  25. New York Giants → Zay Flowers
  26. Dallas Cowboys → Dalton Kincaid
  27. Buffalo Bills → Jordan Adison 
  28. Cincinnati Bengals → Michael Mayer
  29. New Orleans Saints → Bryan Bresee
  30. Philadelphia Eagles → Jahmyr Gibbs
  31. Kansas City Chiefs → Quentin Johnston

Nach unseren Berechnungen haben wir ein Vertrauen in dieses Modell von 93 %. Wir haben keine Überlegungen zu Trades angestellt. Werden unsere Vorhersagen richtig sein? Wir werden sehen, was in Kansas City passiert. Der NFL Draft 2023 findet vom 27. bis 29. April statt und wird auf ESPN übertragen. Verfolgen Sie unsere Ergebnisse und sehen Sie, wie wir abgeschnitten haben.

Kopfbild von Vladimir Vlatko Dimitrievski
Leitender technischer Berater bei IWConnect
Kategorie: Daten Partner SnapLogic
KI-generierte Vorhersagen für den NFL Draft 2023

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