Bild ၏ ပြောကြားချက်အရ ဘွန်ဒက်စ်လီဂါ ရာသီသစ်စတင်တော့မည်ဖြစ်ရာ ကစားသမားများကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အပြောင်းအရွှေ့ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ရာတွင် ကလပ်အမှုဆောင်များကို ကူညီရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တုကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ သောကြာနေ့တွင် ဂျာမနီ၏ ထိပ်တန်းလိဂ်ပြိုင်ပွဲသည် ပြန်လည်စတင်မည်ဖြစ်သည်။ အဖွင့်ပွဲစဉ်အဖြစ် ဘိုင်ယန် မြူးနစ် နှင့် စတုဂတ် တို့သည် အလီယန်ဇ် ကွင်းတွင် ယှဉ်ပြိုင်ကစားကြမည်ဖြစ်သည်။ ကင်မရာများနှင့် အာရုံခံကိရိယာများအကူအညီဖြင့် ပစ်သွင်းမှုများ၊ အောင်မြင်သော တက်ကယ်များ နှင့် အောင်မြင်သော ပတ်စ်များကဲ့သို့သော ဒေတာအများအပြားကို စုဆောင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ မြူးနစ်အခြေစိုက် ကုမ္ပဏီ Gamecode.AI သည် ကုန်ကြမ်းနှင့် တည်နေရာဆိုင်ရာ ဒေတာအများအပြားကိုလည်း စုဆောင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။

အဆိုပါကုမ္ပဏီ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုဒါရိုက်တာမှာ အသက် ၄၂ နှစ်အရွယ် Tobias Haupt ဖြစ်သည်။ ယခင် ဂိုးသမားနှင့် ဘောလုံးမန်နေဂျာတစ်ဦးဖြစ်သူ ၎င်းသည် DFB အကယ်ဒမီအတွက် နှစ်ပေါင်းများစွာ တာဝန်ယူခဲ့ပြီး ယခင် ဂျာမနီ အမျိုးသားအသင်းနည်းပြနှင့် လက်ရှိ ဘာစီလိုနာ နည်းပြ Hansi Flick တို့နှင့်လည်း နီးကပ်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ကမ္ဘာ့ဖလားဆုရှင် Bastian Schweinsteiger ၏ အစ်ကိုဖြစ်သူ အသက် ၄၄ နှစ်အရွယ် Tobias Schweinsteiger သည်လည်း အဆိုပါကုမ္ပဏီတွင် ဘောလုံးလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အကြီးအကဲအဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်လျက်ရှိသည်။

အဆိုပါကုမ္ပဏီသည် ဘောလုံးမရှိစဉ် လှုပ်ရှားမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ကစားသမားများသည် ပွဲကို မည်သို့နားလည်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်များ မည်သို့ချမှတ်သည်ကို တိုင်းတာခြင်းတို့တွင် အထူးပြုပါသည်။ အတိုချုပ်ပြောရလျှင် Gamecode.AI သည် ကစားသမားတစ်ဦး၏ ဘောလုံးဥာဏ်ရည်သည် ထူးချွန်ခြင်းရှိမရှိကို အကဲဖြတ်သည်။

ထို့အပြင် အဆိုပါကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ cloud-based Gamecode ကိရိယာကို စာရင်းသွင်းစနစ်ဖြင့် အချိန်ကြာမြင့်စွာ ရောင်းချခဲ့သည်။ ပထမဆုံးအသုံးပြုသူများထဲမှ တစ်ဦးမှာ ယခင် ဒေါ့မွန် နည်းပြ Edin Terzić ဖြစ်ပြီး ၂၀၂၆ နွေရာသီမှစ၍ စပိန်ကလပ် Athletic Bilbao ၏ နည်းပြချုပ်ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။

Terzić အပြင် ဘွန်ဒက်စ်လီဂါ၊ ပရီးမီးယားလိဂ်၊ MLS နှင့် ဆွဇ်ဇာလန်လိဂ်တို့မှ ထိပ်တန်းကလပ်များစွာမှ အမှုဆောင်များ၊ နည်းပြများနှင့် ကင်းထောက်များသည်လည်း ဤစနစ်ကို အသုံးပြုနေကြကြောင်း Bild က သိရှိရသည်။ ထို့ပြင် အဆိုပါကုမ္ပဏီသည် အားကစားဒါရိုက်တာများနှင့် ကင်းထောက်များကို ကစားသမားများ ရှာဖွေရာတွင် ကူညီရန်အတွက် AI chatbot တစ်ခုကိုလည်း စတင်လိုက်ပြီဖြစ်သည်။

မြူးနစ်တွင် ပြုလုပ်သည့် သရုပ်ပြပွဲအတွင်း Bild သည် AI စက်ရုပ်ကို တွေ့မြင်ခဲ့သည်။ Bild က ထိုစဉ်က မေးခဲ့သည်- "Konrad Laimer ၏ ထူးခြားချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးဖြစ်ပြီး ဘိုင်ယန် မြူးနစ် ၏ ကစားဟန်နှင့် သင့်လျော်သော ညာနောက်ခံလူများ၏ ထိပ်တန်း ငါးဦးစာရင်းကို ပေးပါ။"

အဖြေပေးရန်အတွက် စက်ရုပ်သည် ကလပ်တစ်ခုစီ၏ အတွေးအခေါ်၊ နည်းဗျူဟာနှင့် ငွေကြေးအခြေအနေများအလိုက် သီးခြားတီထွင်ထားသော အညွှန်းစနစ်ကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာမှတ်တမ်းပေါင်း တစ်ဘီလီယံကျော်ကို အသုံးပြုသည်။ ငွေကြေးဖြစ်နိုင်ခြေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် AI သည် transfermarkt.de (Bild ကဲ့သို့ Axel Springer Group ပိုင်ဆိုင်သည့်) ဒေတာဝက်ဘ်ဆိုက်မှ စျေးကွက်တန်ဖိုးနှင့် ငွေကြေးဒေတာများကို အသုံးပြုသည်။

၎င်း၏အဖြေမှာ- "ဘိုင်ယန် မြူးနစ် သည် 4-2-3-1 ပုံစံဖြင့် ကစားပြီး ရိုးရာနောက်ခံလူများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့ကြောင့် ညာနောက်ခံလူသည် ခံစစ်တွင် တည်နေရာမှန်ကန်ရမည်ဖြစ်ပြီး ဘောလုံးကို ရှေ့သို့သယ်ဆောင်နိုင်ခြင်း၊ တစ်ဦးချင်းယှဉ်ပြိုင်မှုများတွင် အနိုင်ရခြင်း၊ ဘောလုံးပြန်ဖြတ်ခြင်းနှင့် တိုက်စစ်ဆင်သည့်အခါ ဘေးတောင်ပံမှ ဘောလုံးပေးပို့နိုင်ခြင်းတို့သည် Laimer ၏ ထူးခြားချက်များဖြစ်သည်။ အပြောင်းအရွှေ့ပုံစံ- ဘွန်ဒက်စ်လီဂါ + ပရီးမီးယားလိဂ်။ လက်တွေ့ကျသော အပြောင်းအရွှေ့တန်ဖိုး- ယူရို ၇၂ သန်းခန့်အထိ။"

စက်ရုပ်မှ အကြံပြုထားသော ကစားသမားများတွင် ညာနောက်ခံလူ Michael Kayode (၂၂၊ Brentford)၊ Pedro Porro (၂၂၊ တော့တင်ဟမ်)၊ Dodô (၂၇၊ Fiorentina)၊ Nunes (၂၇၊ မန်စီးတီး) နှင့် André Rachu (၂၈၊ Rayo Vallecano) တို့ ပါဝင်သည်။

Kayode ကို ဥပမာအနေဖြင့် စက်ရုပ်က ရေးသားခဲ့သည်- "လက်တွေ့ကျပြီး အလွန်သင့်လျော်သည်။" ထို့နောက် ထပ်မံဖြည့်စွက်သည်- "သူ၏ ဘောလုံးပြန်လုနိုင်စွမ်းသည် ကမ္ဘာ့အဆင့်မီပြီး တစ်ဦးချင်းယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းသည် အမြင့်ဆုံးအဆင့်တွင် ရှိသည်။ သူ၏ ဖိအားပေးနိုင်စွမ်းသည် ဤနေရာရှိ မည်သူ့ထက်မဆို ပိုမိုအားကောင်းသည်။" ထို့ပြင် "စျေးကွက်တန်ဖိုး အနည်းငယ်ကျဆင်းခြင်း (ယူရို သန်း ၄၀ → ယူရို သန်း ၃၅)" ဟု ထပ်မံဖြည့်စွက်ခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စက်ရုပ်သည် Kayode ကို ဤစာရင်းရှိ Laimer အတွက် အသင့်လျော်ဆုံး အစားထိုးကစားသမားအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်းဖြစ်သည်။

ဤမေးခွန်းကို ဖြေဆိုရာတွင် စက်ရုပ်သည် ဘိုင်ယန် မြူးနစ် မှ ကိုယ်တိုင်တီထွင်ထားသော အညွှန်းစနစ်ကို အသုံးမပြုခဲ့ကြောင်း မှတ်သားသင့်သည်။ အကြောင်းမှာ ဤဒေတာသည် လူသိရှင်ကြားမဟုတ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

Algorithms များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကစားသမားများကို အမှန်တကယ် ရှာဖွေနိုင်ပါသလား၊ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ဘောလုံးကျွမ်းကျင်သူများအတွက် နောက်ထပ် ကိုးကားချက်တစ်ခုသာ ပေးဆောင်ပါသလား။ သေချာသည်မှာ ဤဘီလျံပေါင်းများစွာတန်သော အပြောင်းအရွှေ့စျေးကွက်တွင် ကလပ်များစွာသည် ဉာဏ်ရည်တုကို ပိုမိုအသုံးပြုနေကြခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်းတို့အား ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်နိုင်ရန် ကူညီပေးခြင်းရှိမရှိသည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့၏ ကွင်းအတွင်း စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် မူတည်မည်ဖြစ်သည်။

AI ဘာသာပြန်ဆိုသည်။

AF ၏ PC ဝဘ်ဆိုက် စတင်ထွက်ရှိပြီ! သင့်ကွန်ပျူတာမှ သတင်းများ၊ မှတ်ချက်များ၊ ပွဲစဉ်အသေးစိတ်နှင့် စာရင်းဇယားများကြည့်ရှုနိုင်သည်။ ဝင်ရောက်ရန်: www.allfootballapp.com