Інтелектуальна система спортивного скаутингу та допомоги спортивним тренерам

Пилипович Д. О. Інтелектуальна система спортивного скаутингу та допомоги спортивним тренерам : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп'ютерні науки ∕ наук. кер. О. Заріцький. Київ, 2026. 131 с.

Мета роботи – підвищити якість формування команди шляхом використання інтелектуальної системи спортивного скаутингу та підтримки рішень для оцінювання гравців, добору кандидатів під стиль гри і схему команди та післяматчевого оновлення скаутингових висновків на прикладі футбольного домену.
Об’єкт дослідження – процеси підтримки скаутингових і аналітичних рішень у спорті.
Предмет дослідження – методи Rule-based оцінювання, ML-кластеризації архетипів гравців та післяматчевої аналітики в прототипі інформаційної системи спортивного скаутингу, реалізованому на прикладі футболу.
Наукова новизна роботи полягає в тому, що запропоновано підхід до побудови прототипу інтелектуальної системи спортивного скаутингу, який поєднує Rule-based оцінювання відповідності гравця ролі, ML-архетипізацію як незалежний валідаційний шар та післяматчеве оновлення аналітичного профілю гравця в межах єдиного інформаційного контуру. На відміну від існуючих підходів, запропоноване рішення інтегрує довгострокове скаутингове оцінювання з матчевою аналітикою та враховує командний контекст, зокрема стиль гри, схему та кадрові потреби складу.
У роботі проаналізовано особливості сучасного спортивного скаутингу як аналітичної задачі, досліджено існуючі підходи до оцінювання спортсменів і гравців, визначено їхні обмеження та сформульовано вимоги до системи підтримки рішень. Розроблено модель рольового профілю гравця, Rule-based механізм оцінювання, модель командного профілю, ML-модуль кластеризації архетипів гравців та модуль післяматчевої аналітики. Реалізовано програмний прототип системи та проведено демонстрацію його роботи в модельному спортивному середовищі на прикладі синтетичних команд, гравців і симульованих матчів. Наведено оцінювання отриманих результатів, а також визначено переваги, обмеження і напрями подальшого розвитку системи.
Дипломна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел. Загальний обсяг роботи становить 131 сторінок. Список використаних джерел налічує 43 найменувань.
Ключові слова: спортивний скаутинг, інтелектуальна система, Rule-based оцінювання, машинне навчання, кластеризація, архетипи гравців, післяматчева аналітика, футбольна аналітика, підтримка рішень.