Machine Learning in Elite Volleyball / Muazu Musa, Rabiu  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Machine Learning in Elite Volleyball : Integrating Performance Analysis, Competition and Training Strategies Tipo de documento: documento electrónico Autores: Muazu Musa, Rabiu, ; Abdul Majeed, Anwar P. P., ; Suhaimi, Muhammad Zuhaili, ; Mohd Razman, Mohd Azraai, ; Abdullah, Mohamad Razali, ; Abu Osman, Noor Azuan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 53 p. 13 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1631924-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Aprendizaje automático  Ciencias del deporte  Inteligencia Computacional  Ciencia deportiva Clasificación: 006.31 Resumen: Este informe destaca el uso de varios algoritmos de aprendizaje automático (ML) para evaluar estrategias de entrenamiento y competencia en voleibol, así como para identificar jugadores de alto rendimiento en este deporte. Se analizan varios elementos/estrategias psicológicas junto con parámetros de rendimiento humano con el fin de determinar su impacto en el rendimiento en competiciones de voleibol de élite. Presenta indicadores clave de desempeño, así como parámetros de desempeño humano que pueden usarse en futuras evaluaciones del desempeño del equipo y de los jugadores. Los detalles descritos en este informe son vitales para los entrenadores, directores de clubes, expertos en identificación de talentos, analistas de rendimiento y otras partes interesadas importantes en la evaluación del rendimiento y para fomentar la mejora en este deporte. Nota de contenido: Chapter 1. Nature of Volleyball Sport, Performance Analysis in Volleyball, and the Recent Advances of Machine Learning Application in Sports -- Chapter 2. The Effect of Competition strategies in influencing Volleyball performance -- Chapter 3. Identification of psychological training strategies essential for Volleyball performance -- Chapter 4. The Strategic competitional elements contributing to Volleyball performance -- Chapter 5. Anthropometric variables in the identification of high-performance Volleyball players -- Chapter 6. Performance Indicators predicting medalists and non-medalists in elite men Volleyball competition -- Chapter 7. Summary, Conclusion and Future Direction. Tipo de medio : Computadora Summary : This brief highlights the use of various Machine Learning (ML) algorithms to evaluate training and competitional strategies in Volleyball, as well as to identify high-performance players in the sport. Several psychological elements/strategies coupled with human performance parameters are discussed in view to ascertain their impact on performance in elite Volleyball competitions. It presents key performance indicators as well as human performance parameters that can be used in future evaluation of team performance and players. The details outlined in this brief are vital to coaches, club managers, talent identification experts, performance analysts as well as other important stakeholders in the evaluation of performance and to foster improvement in this sport. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning in Elite Volleyball : Integrating Performance Analysis, Competition and Training Strategies [documento electrónico] / Muazu Musa, Rabiu, ; Abdul Majeed, Anwar P. P., ; Suhaimi, Muhammad Zuhaili, ; Mohd Razman, Mohd Azraai, ; Abdullah, Mohamad Razali, ; Abu Osman, Noor Azuan,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - X, 53 p. 13 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1631924-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Aprendizaje automático  Ciencias del deporte  Inteligencia Computacional  Ciencia deportiva Clasificación: 006.31 Resumen: Este informe destaca el uso de varios algoritmos de aprendizaje automático (ML) para evaluar estrategias de entrenamiento y competencia en voleibol, así como para identificar jugadores de alto rendimiento en este deporte. Se analizan varios elementos/estrategias psicológicas junto con parámetros de rendimiento humano con el fin de determinar su impacto en el rendimiento en competiciones de voleibol de élite. Presenta indicadores clave de desempeño, así como parámetros de desempeño humano que pueden usarse en futuras evaluaciones del desempeño del equipo y de los jugadores. Los detalles descritos en este informe son vitales para los entrenadores, directores de clubes, expertos en identificación de talentos, analistas de rendimiento y otras partes interesadas importantes en la evaluación del rendimiento y para fomentar la mejora en este deporte. Nota de contenido: Chapter 1. Nature of Volleyball Sport, Performance Analysis in Volleyball, and the Recent Advances of Machine Learning Application in Sports -- Chapter 2. The Effect of Competition strategies in influencing Volleyball performance -- Chapter 3. Identification of psychological training strategies essential for Volleyball performance -- Chapter 4. The Strategic competitional elements contributing to Volleyball performance -- Chapter 5. Anthropometric variables in the identification of high-performance Volleyball players -- Chapter 6. Performance Indicators predicting medalists and non-medalists in elite men Volleyball competition -- Chapter 7. Summary, Conclusion and Future Direction. Tipo de medio : Computadora Summary : This brief highlights the use of various Machine Learning (ML) algorithms to evaluate training and competitional strategies in Volleyball, as well as to identify high-performance players in the sport. Several psychological elements/strategies coupled with human performance parameters are discussed in view to ascertain their impact on performance in elite Volleyball competitions. It presents key performance indicators as well as human performance parameters that can be used in future evaluation of team performance and players. The details outlined in this brief are vital to coaches, club managers, talent identification experts, performance analysts as well as other important stakeholders in the evaluation of performance and to foster improvement in this sport. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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