Подходят ли данные о фитнесе и конкурентных отраслях для ИИ? — Часть 1

Введение

Информация, основанная на данных, произвела революцию во многих видах спорта, позволяя разрабатывать точные планы тренировок, улучшать профилактику травм и получать обратную связь в режиме реального времени. Однако в сфере плавания — спорта, где важны миллисекунды — качество и структура данных остаются серьезными проблемами. Как ИИ и МО могут помочь нам добиться лучших результатов и какие риски возникают, когда качество данных игнорируется?

В этой первой части нашей серии из двух частей представлен обзор литературы по подготовке данных для ИИ в спорте со ссылками, взятыми из областей исследований ИИ/МО и примененными к сценариям, связанным с плаванием. Наша цель — преодолеть разрыв между тем, что нужно системам ИИ, и тем, как плавание может это обеспечить. Мы рассмотрим основы качества данных, опасности плохого управления данными и ключевые столпы, необходимые для создания надежных наборов данных, готовых к использованию ИИ. К концу этого обзора вы поймете, почему хорошо структурированные, высококачественные данные необходимы для создания основы для расширенной аналитики, позволяющей принимать лучшие решения и повышать производительность в бассейне.

Разделы, рассматриваемые в части 1:

• Раздел 1: Почему качество данных необходимо для МО/ИИ Мы описываем основные причины, по которым высококачественные, хорошо управляемые данные необходимы для приложений ИИ и МО, особенно в таких критически важных для производительности видах спорта, как плавание.
• Раздел 2: Препятствия, подводные камни и проблемы некачественных данных В этом разделе освещаются практические последствия некачественных методов работы с данными, включая предвзятые модели, некорректные стратегии обучения и бесполезную трату ресурсов.
• Раздел 3: Основные основы обеспечения высокого качества данных в ИИ/МО Мы представляем основные столпы надежного управления данными, от внутреннего и контекстного качества данных до соблюдения этических норм, все из которых имеют решающее значение для создания надежных результатов ИИ.

Раздел 1: Почему качество данных необходимо для МО/ИИ — «Двигатель ИИ»

Представьте, что вы заправляете двигатель: если топливо низкосортное или загрязненное, вы никогда не достигнете пиковой производительности. Данные работают так же для машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). В мире спорта, особенно плавания, точные данные — это жизненная сила, питающая современную аналитику, отслеживание результатов и принятие решений. Некачественные или неполные данные могут ввести в заблуждение даже самые передовые системы ИИ, потенциально срывая планы тренировок и результаты соревнований.

Ниже приведены основные причины, по которым качество данных жизненно важно для любого приложения на основе ИИ:

1. Точность и надежность модели

Высококачественные данные гарантируют, что модели ИИ будут давать точные и надежные прогнозы. В плавании последовательные и точные данные о таких показателях, как количество гребков, отрезки кругов и вариабельность сердечного ритма, позволяют тренерам и спортсменам доверять выводам, полученным с помощью ИИ. С другой стороны, некачественные данные могут привести к ненадежным моделям и некорректным режимам тренировок (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020). 2. Избегание каскадов данных Ошибки данных могут распространяться по всему конвейеру МО, создавая каскадный эффект, когда небольшие начальные ошибки усиливаются в более крупные проблемы. Например, постоянная неверная запись времени круга может исказить анализ темпа, прогнозы усталости и стратегии гонки, что приведет к дорогостоящей неэффективности (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018). 3. Предвзятость и справедливость Предвзятые или неполные данные, особенно в соревновательных видах спорта, могут привести к искаженным выводам и несправедливым результатам. Например, данные о тренировках, ограниченные определенными демографическими данными или условиями пловцов, могут исключать ключевые факторы, создавая модели, которые отдают предпочтение одним спортсменам по сравнению с другими. Обеспечение разнообразных, репрезентативных данных помогает снизить предвзятость и улучшить обобщение (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020). 4. Очистка и подготовка данных Эффективная очистка данных удаляет шум, исправляет несоответствия и устраняет пропущенные значения. Представьте себе поддержание качества воды в бассейне — без надлежащей очистки страдают результаты пловцов и понимание ИИ. Чистые данные гарантируют, что модели могут адаптироваться к новым и меняющимся условиям (Polyzotis et al., 2018; Priestley et al., 2023). 5. Требования, специфичные для предметной области Каждый вид спорта имеет уникальные метрики и требования. В плавании мониторинг метрик, таких как частота гребков, интервалы отдыха и подводные фазы, имеет важное значение. Адаптация проверок качества данных к этим особенностям гарантирует, что выходные данные ИИ соответствуют реальным потребностям производительности (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023). 6. Непрерывный мониторинг и управление Сбор данных не прекращается после обучения модели. Результаты пловцов меняются, новые спортсмены присоединяются к программам, а датчики могут меняться со временем. Постоянный мониторинг входящих данных гарантирует, что инструменты ИИ остаются точными и актуальными (Бангари и др., 2024; Чжоу и др., 2018). 7. Комплексное управление качеством данных Управление большими объемами и разнообразными данными тренировок, такими как количество кругов, биометрические показания и видеоаналитика, требует надежных масштабируемых процессов. Четкая стратегия качества данных учитывает объем, разнообразие и скорость для поддержания согласованности на протяжении всего жизненного цикла МО (Ранджан, 2023; Пристли и др., 2023). 8. Этические и правовые соображения Сбор показателей производительности и здоровья вызывает этические проблемы, особенно в отношении конфиденциальности и соответствия. Высокие стандарты качества данных, безопасное управление и соблюдение этических норм помогают организациям выполнять юридические обязательства (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).

Качество данных является основой успешных систем МО/ИИ. Точные, всеобъемлющие и хорошо управляемые данные обеспечивают более надежные модели, укрепляя доверие между тренерами, спортсменами и заинтересованными сторонами. Отношение к данным как к «топливу» приложений ИИ обеспечивает более справедливые результаты, будь то в учебных заведениях, исследовательских лабораториях или на международных соревнованиях.

Раздел 2: Барьеры, подводные камни и проблемы некачественных данных

В спортивной аналитике низкое качество данных — это не просто незначительная неудача — оно может сорвать тренировочные программы, растратить ценные ресурсы и подорвать доверие к идеям, основанным на ИИ. От тренеров, отслеживающих время поворота, до спортивных ученых, анализирующих большие наборы данных датчиков, понимание этих ключевых подводных камней имеет решающее значение для обеспечения надежных результатов.

1. Ухудшение производительности модели Модели ИИ полагаются на точные, полные данные для обучения и составления прогнозов. При подаче недостающих или неверных данных, таких как неточные отрезки круга или неверно записанные подсчеты гребков, модели выдают ненадежные прогнозы. Это может привести к неоптимальным стратегиям темпа или даже повышению риска получения травм, если спортсмены выходят за пределы безопасных пределов (Priestley et al., 2023; Qayyum et al., 2020).
2. Каскады данных Небольшие ошибки данных в начале конвейера могут перерасти в более крупные проблемы ниже по течению. Например, монитор сердечного ритма, который неправильно регистрирует частые скачки, может вызвать «ложные тревоги» о здоровье спортсмена, что приведет к ненужным изменениям в планах тренировок. Эти каскады снижают доверие к системам ИИ и могут поставить под угрозу благополучие спортсмена (Sambasivan et al., 2021; Polyzotis et al., 2018).
3. Проблемы предвзятости и справедливости Низкое качество данных часто возникает из-за неполных наборов данных, которые не отражают различные популяции спортсменов. Когда модели обучаются на ограниченных данных, например, на показателях только элитных пловцов, они могут давать советы, которые нерелевантны или даже вредны для спортсменов молодого или профессионального уровня. Инклюзивный и репрезентативный сбор данных является ключом к смягчению предвзятости (Zhou et al., 2018; Qayyum et al., 2020).
4. Отсутствие стандартизированных показателей Без стандартизированных методов регистрации ключевых показателей (например, частоты гребков или времени прохождения круга) сравнение данных между командами или исследованиями становится затруднительным. Несогласованные определения могут создавать путаницу при принятии решений ИИ, замедляя прогресс и усиливая ошибки в приложениях (Priestley et al., 2023).
5. Отравление данных и риски безопасности Когда данные плохо управляются, они становятся уязвимыми для подделки или вредоносных атак. В спорте измененные данные о результатах могут ввести в заблуждение разведчиков, исказить рейтинги или даже повлиять на рынки ставок. Внедрение надежных мер проверки и безопасности помогает предотвратить такие риски отравления данных (Qayyum et al., 2020).
6. Ограничения ресурсов и проблемы с документацией Недостаточное количество ресурсов в командах и нечеткие протоколы сбора данных часто приводят к ошибкам, которых можно было бы избежать. Например, плохо документированные процедуры калибровки датчиков могут привести к неправильной маркировке данных, для исправления которых впоследствии потребуются значительные усилия. Со временем эти пробелы в ресурсах усугубляют неэффективность (Sambasivan et al., 2021).
7. Этические и юридические проблемы Обработка конфиденциальных данных спортсменов, включая биометрические или связанные со здоровьем показатели, требует строгого соблюдения правил конфиденциальности. Небрежное управление данными может привести к несоблюдению требований, юридическим проблемам и подрыву доверия между спортсменами и персоналом (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018).
8. Операционная неэффективность Низкое качество данных может значительно замедлить прогресс, требуя постоянной очистки и проверки. Время, потраченное на «тушение» плохих данных, можно было бы лучше использовать для разработки расширенных стратегий обучения или проведения дополнительных экспериментов (Priestley et al., 2023).
9. Пробелы в обучении и образовании Многие спортивные организации не имеют надлежащей подготовки в области сбора данных, управления и этики. Без этих основополагающих знаний команды могут непреднамеренно вносить ошибки в наборы данных, создавая дополнительные проблемы при масштабировании решений ИИ (Zhou et al., 2018).
10. Обобщение и репрезентативность Модели, обученные на узких наборах данных, часто испытывают трудности с обобщением в разных контекстах. Например, модель, обученная исключительно на элитных пловцах, может быть малополезной для молодых или опытных спортсменов, что потребует дорогостоящего сбора данных и переподготовки (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023).

Низкое качество данных представляет собой существенные проблемы для внедрения ИИ в спорте. От ухудшения производительности модели и этических рисков до эксплуатационных задержек — эти подводные камни подчеркивают необходимость надежных, хорошо документированных и безопасных конвейеров данных. Решая эти проблемы, организации могут гарантировать, что тренеры, ученые и вспомогательный персонал могут доверять идеям ИИ, что в конечном итоге приводит к лучшим стратегиям тренировок и более справедливым результатам.

Раздел 3: Основные основы обеспечения высококачественных данных в ИИ/МО

Достижение высококачественных данных не является случайностью — для этого требуются преднамеренные стратегии и тщательные процессы. В спорте, особенно в плавании, данные поступают из различных источников, таких как время круга, количество гребков и физиологические показатели. Чтобы модели ИИ предоставляли надежные данные, каждая точка данных должна быть точной, релевантной и контекстно значимой. Ниже приведены основные принципы эффективного сбора, управления и использования данных.

1. Внутреннее качество данных Внутреннее качество фокусируется на обеспечении точности, согласованности и полноты самих данных. В плавании даже небольшая неточность, например, неверно записанное время круга, может исказить рекомендации по тренировкам и повлиять на результаты спортсменов. Для достижения высокого внутреннего качества датчики, такие как хронометражные планшеты и носимые устройства, должны проходить регулярную калибровку. Периодические выборочные проверки, такие как сравнение автоматизированных данных с видеообзорами, помогают подтвердить точность ключевых показателей. Автоматизированные системы, которые отмечают выбросы, например, частоту гребков, превышающую физические пределы, также имеют решающее значение (Priestley et al., 2023; Ranjan, 2023). Эти комбинированные меры гарантируют, что данные остаются достоверными для анализа ИИ.

2. Контекстное качество Контекстное качество гарантирует, что данные являются релевантными, своевременными и подходящими для предполагаемой задачи ИИ. Например, данные об обучении, собранные в бассейнах с короткими дистанциями, могут быть неприменимы к плаванию в открытой воде, что делает сегментацию необходимой. Чтобы поддерживать контекстную релевантность, команды должны четко определять цели сбора данных, такие как улучшение стартов, поворотов или общей выносливости. Данные следует классифицировать на основе таких условий, как размер бассейна или высота, чтобы обеспечить контекстно значимую информацию. Более того, по мере развития потребностей в обучении должны меняться и процессы сбора данных, чтобы они соответствовали текущим целям (Priestley et al., 2023; Zhou et al., 2018).

3. Репрезентативное качество Репрезентативное качество фокусируется на согласованных и интерпретируемых форматах данных между командами и системами. Без стандартизации данные о производительности могут быть неверно истолкованы, например, когда разные команды обозначают 50-метровый круг как «50 Free» или «FC_50». Принятие стандартизированных соглашений об именах и поддержание общей схемы данных в командах помогает смягчить эти проблемы. Команды также должны использовать метаданные для документирования сведений о том, когда и как были собраны данные (Priestley et al., 2023). Эти меры предотвращают путаницу и улучшают сотрудничество между внутренними и внешними заинтересованными сторонами.

4. Доступность Доступность гарантирует, что данные доступны авторизованным пользователям, при этом сохраняя конфиденциальность. Тренерам, спортивным ученым и спортсменам часто требуется доступ в режиме реального времени к данным о производительности для корректировки тренировок. Защищенные облачные системы с контролем доступа на основе ролей могут обеспечить доступ без ущерба для безопасности. Кроме того, удобные панели мониторинга, разработанные для нетехнических пользователей, обеспечивают более широкий доступ. Для конфиденциальных данных спортсменов следует применять шифрование для соблюдения правил конфиденциальности (Zhou et al., 2018). Эти меры помогают сбалансировать доступность данных и конфиденциальность, одновременно поддерживая эффективное принятие решений.

5. Управление жизненным циклом данных Управление жизненным циклом данных контролирует данные от сбора до обработки, хранения, анализа и, в конечном итоге, архивирования или удаления. Прослеживаемость является ключевым фактором — без нее ошибки могут быть внесены в конвейер ИИ незаметно. Ведение тщательной документации, включая такие сведения, как даты сбора и журналы калибровки датчиков, помогает сохранить целостность данных. Периодические проверки необходимы для удаления устаревших или неактуальных данных, сохраняя при этом фокус на качественных наборах данных (Ранджан, 2023; Пристли и др., 2023). Стратегии резервного копирования и аварийного восстановления дополнительно обеспечивают долгосрочную надежность данных.

6. Соблюдение этических и правовых норм Соблюдение этических и правовых норм имеет решающее значение при работе с конфиденциальными данными, особенно в видах спорта, где задействованы биометрические и медицинские данные. Спортсмены верят, что их личная информация будет защищена и использована ответственно. Чтобы поддерживать это доверие, команды должны по возможности анонимизировать данные спортсменов и гарантировать, что использование данных соответствует соответствующим законам, таким как GDPR. Получение информированного согласия спортсменов перед сбором и использованием их данных также имеет важное значение (Qayyum et al., 2020; Zhou et al., 2018). Несоблюдение этих рекомендаций может повлечь за собой правовые последствия и репутационный ущерб.

7. Постоянный мониторинг и улучшение Постоянный мониторинг гарантирует, что качество данных будет поддерживаться с течением времени по мере развития данных о результатах. Программы плавания часто вводят новые показатели и технологии, что делает постоянную проверку важной. Автоматизированные сценарии проверки могут обнаруживать аномалии, такие как необычно короткое или длинное время круга, до того, как они повлияют на анализ. Периодические проверки помогают поддерживать полноту и целостность, в то время как циклы обратной связи с участием тренеров и спортсменов позволяют оперативно устранять несоответствия (Bangari et al., 2024; Zhou et al., 2018). Этот проактивный подход помогает поддерживать динамичный и надежный конвейер данных.

8. Интеграция знаний предметной области Интеграция знаний предметной области использует опыт тренеров, спортивных ученых и спортсменов для эффективной интерпретации и проверки данных. Аномалии, такие как внезапный скачок частоты сердечных сокращений, могут иметь простые объяснения, такие как неисправности датчиков или условия окружающей среды. Эксперты предметной области могут различать реальные проблемы и ошибки оборудования, предотвращая ненужные корректировки модели. Сотрудничество с тренерами по протоколам сбора данных и проверка рекомендаций на основе ИИ на основе реального опыта повышает надежность полученных знаний (Ранджан, 2023). Этот итеративный процесс гарантирует, что решения на основе данных соответствуют практическому опыту.

Сосредоточившись на этих основных основах — внутреннем и контекстном качестве, репрезентативной согласованности, доступности, управлении жизненным циклом, соответствии, постоянном мониторинге и экспертизе предметной области — организации могут создавать надежные конвейеры данных. Для профессионалов плавания это означает лучшие режимы тренировок, точную обратную связь со спортсменами, большую вовлеченность, меньше травм и превосходные результаты на соревнованиях.

Резюме

В этой первой части мы рассмотрели основные принципы качества данных и показали, как плохие данные могут сорвать даже самые передовые проекты ИИ. Небрежные или неполные записи не просто тормозят инновации — они могут активно вводить в заблуждение тренеров, спортсменов и аналитиков. Но как эти концепции применимы к текущему ландшафту данных по плаванию?

В следующей части мы погрузимся в практические реалии управления данными тренировок по плаванию, выделив области, в которых отрасль преуспевает, и те, в которых необходимы улучшения. Мы также обсудим возможность создания единой структуры, предназначенной для улучшения управления данными на всех уровнях спорта. Наконец, мы ответим на ключевой вопрос: Подходят ли данные о фитнесе и конкуренции в индустрии плавания для ИИ? Оставайтесь с нами, чтобы подробнее узнать, как мы можем использовать ИИ для достижения лучших результатов для пловцов на каждом уровне.

Ссылки:

Priestley, Maria & O’Donnell, Fionntán & Simperl, Elena. (2023). A Survey of Data Quality Requirements That Matter in ML Development Pipelines. Journal of Data and Information Quality. 15. 10.1145/3592616.

Bangad, Nikhil & Jayaram, Vivekananda & Sughaturu Krishnappa, Manjunatha & Banarse, Amey & Bidkar, Darshan & Nagpal, Akshay & Parlapalli, Vidyasagar. (2024). A Theoretical Framework For Ai-Driven Data Quality Monitoring In High-Volume Data Environments. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ENGINEERING & TECHNOLOGY. 15. 618-636. 10.5281/zenodo.13878755.

Zhou, Yuhan & Tu, Fengjiao & Sha, Kewei & Ding, Junhua & Chen, Haihua. (2024). A Survey on Data Quality Dimensions and Tools for Machine Learning Invited Paper. 120-131. 10.1109/AITest62860.2024.00023.

Polyzotis, Neoklis & Roy, Sudip & Whang, Steven & Zinkevich, Martin. (2018). Data Lifecycle Challenges in Production Machine Learning: A Survey. ACM SIGMOD Record. 47. 17-28. 10.1145/3299887.3299891.

Qayyum, Adnan & Qadir, Junaid & Bilal, Muhammad & Al-Fuqaha, Ala. (2020). Secure and Robust Machine Learning for Healthcare: A Survey. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. PP. 1-1. 10.1109/RBME.2020.3013489.

Neutatz, Felix & Chen, Binger & Abedjan, Ziawasch & Wu, Eugene. (2021). From Cleaning before ML to Cleaning for ML.

Sambasivan, Nithya & Kapania, Shivani & Highfill, Hannah & Akrong, Diana & Paritosh, Praveen & Aroyo, Lora. (2021). “Everyone wants to do the model work, not the data work”: Data Cascades in High-Stakes AI. 1-15. 10.1145/3411764.3445518.

Roh, Yuji & Heo, Geon & Whang, Steven. (2019). A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - AI Integration Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. PP. 1-1. 10.1109/TKDE.2019.2946162.

Whang, Steven & Roh, Yuji & Song, Hwanjun & Lee, Jae-Gil. (2023). Data collection and quality challenges in deep learning: a data-centric AI perspective. The VLDB Journal. 32. 10.1007/s00778-022-00775-9.

Rangineni, Sandeep. (2023). An Analysis of Data Quality Requirements for Machine Learning Development Pipelines Frameworks. International Journal of Computer Trends and Technology. 71. 16-27. 10.14445/22312803/IJCTT-V71I8P103.