राहुल द्रविड़ का कहना है कि डेटा को क्रिकेट में अच्छा प्रदर्शन करना चाहिए क्रिकेट खबर

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वॉशिंगटन: डेटा, जिसका उपयोग सांख्यिकी-चालित में किया जाता है क्रिकेट रणनीति और खिलाड़ी चयन में मदद करने के लिए, एक अच्छी प्रतियोगिता, महान भारतीय बल्लेबाज को ड्राइव करना चाहिए Rahul Dravid कहा हुआ।
द्रविड़ ने कहा कि क्रिकेट हमेशा बेसबॉल की तरह सांख्यिकीय रूप से संचालित होता है, लेकिन पिछले 15 वर्षों में हम औसत तुलना से आगे बढ़ गए हैं और अब रणनीति और खिलाड़ी चयन में मदद के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, ” साथ से स्लोअन स्पोर्ट्स एनालिटिक्स सम्मेलन।
MIT कॉन्फ्रेंस में क्रिकेट पर पहली बार पैनल डिस्कशन का शीर्षक “हाउजडाटा- हाउ एनालिटिक्स इज रेवोल्यूशन इज क्रिकेटिंग क्रिटिकलिंग” पर केंद्रित है कि कैसे डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग खेल को आगे बढ़ाने में मदद कर रहे हैं।
दक्षिण अफ्रीका के पूर्व बल्लेबाज और भारत के पूर्व कोच गैरी कर्स्टन और इंग्लैंड की पूर्व महिला टीम की खिलाड़ी और वर्तमान में एक टिप्पणीकार ईसा गुहा, आलोक सिंह, निर्देशक, द्वारा संचालित पैनल चर्चा का हिस्सा थे डेल टेक्नोलॉजीज
मीडिया विज्ञप्ति में कहा गया है कि डेटा खिलाड़ियों को ट्रेन करने में कैसे मदद कर रहा है, इसके विषय में फिट रहें कि कैसे 4 जी और 6s ने टीम के फैसलों को बदल दिया है, बास्केटबॉल के 3-पॉइंट क्रांति के समान है।
पैनल ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे क्रिकेट खिलाड़ी मैच जीतने के लिए चौकों और छक्कों का उपयोग कर रहे हैं ताकि अधिक जीत हासिल की जा सके टी -20 मेल खाता है।
द्रविड़ ने गुरुवार को कहा, “वह दिन दूर नहीं जब लोग सिंगल को बंद करने जा रहे हैं क्योंकि मैचअप उन्हें दो या तीन गेंदों में छक्का मारने में सक्षम बनाता है।”
एनालिटिक्स की भूमिका की सराहना करते हुए, पैनल ने प्रदर्शन को बेहतर बनाने और एक अच्छी प्रतियोगिता को चलाने में मदद करने के लिए प्रासंगिक डेटा के उपयोग की सलाह दी।
भारतीय क्रिकेट टीम के पूर्व कप्तान ने कहा, “डेटा को क्रिकेट में बल्ले और गेंद के बीच एक अच्छा मुकाबला करना चाहिए, न कि केवल चौके और छक्के मारने के लिए।”
गुहा ने टिप्पणी की कि कैसे टी 20 प्रारूप ने हर गेंद को एक घटना बना दिया है। उन्होंने कहा कि युवा खिलाड़ियों को अब प्रौद्योगिकी का बेहतर उपयोग करने में मदद मिली है ताकि उन्हें विपक्षी खिलाड़ियों के प्रोफाइल और रणनीतियों का पता लगाने में मदद मिल सके।
एक प्रसारक के रूप में, गुहा को लगता है कि प्री और पोस्ट-मैच प्रस्तुतियों के लिए स्तर के आंकड़े उतने ही अच्छे हैं जितना कि टीम अपने खेल की तैयारियों के लिए उपयोग कर रही है।
कर्स्टन ने इस बारे में बात की कि डेटा केवल एक एनबलर है और कहा कि अंतिम निर्णयों में अभी भी खेल की अप्रत्याशित प्रकृति की तरह अनिश्चितता का एक तत्व है।



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