DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT SPORTS ANALYTICS SYSTEM BASED ON MATCH TRIGGER ANALYSIS AND THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.62931/2959-6335_2026_1_44
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article discusses the development of a sports analysis system based on match data processing and the application of artificial intelligence methods. A software solution is proposed that allows statistical data to be uploaded in Excel format and automatically identifies key factors influencing the course of a match, such as winning streaks, draws, and changes in game dynamics. Various artificial intelligence models are examined and a comparative analysis of their applicability to sports analysis tasks is conducted, taking into account the specifics of trigger data. Based on the identified triggers, a structured set of features is generated and sent to the artificial intelligence model for further analysis. A language model is used to interpret the obtained data and generate analytical conclusions and recommendations for players. The results of the study show that the proposed approach automates match analysis, improves the objectivity of performance evaluation, and reduces data processing time. The developed system can be used to optimize training and identify weaknesses in players' performance. The article also presents the mathematical models and formulas used to identify triggers, and justifies the choice of these methods in terms of analytical effectiveness.