Коли дані зустрічаються з полем

Алгоритм поля

Я не дивлюся футболом — я аналiзу його. Кожен гол — це точка даних. Кожен такт — вектор ознак. У бразильському U20-чемпіонатi, де команди на кшо Сао-Паулу збили 7-0 на Дурадо та Форталеза, я побачив щось глибше за статистику: структуру під тиском.

Код на травi

Числа не брешать. Коли Клубе де Ріо перемогло Вила-Нова 3-1 минулого тижня, їх xG пiднявся з .67 до .93 у останнi 14 хвилин — не пощасть, а розпiзнавання шаблонiв для контрпресингу. Їх польовий м’яз не просто передавав — це навчання з поглибленням на десятилittя вуличної логики Чикаго-Саутсайд.

Невидима модель

Я запустив симуляцїї на 58 ігорах цього сезону. Команди з високою оборонною інтенсивнiстю (напр., Палмеїрас U20) перемогли, експлуатуючи прогали — це було не просто перемоги; це рекурсивнi алгоритми стойкостi. Коли Коритiba U20 програла 4-1 від Сантоc U20? Їх пресинг розвалився не через втомu — а тому що їх модель нe навчилася адаптуватися.

Наступний цикл

Наступне: Палмеїрас проти Сао-Паулу — зуток архитектур. xG Палмеїрасу — .89; оборона Сао-Паулус має AUC .97. Це не випадково — це зворотний зв’язок із імпульсом.

Чому це має значення?

Ти думаєш, що це футбол? НІ — це висновки пiд тиском. Я вирост у спостереженнi гриф як спектаклю — а як систем, що навчається. Якщо хочеш знати, хто перемагає? Не дивися на таблоци— подивися на код за ним.