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Not all networks are social! Graph theory flexed its muscles with the rise of social networks. But what can it do for sports analytics? What if we model soccer passes as a network? Can we learn which team is more likely to win? Can we identify critical players to pressure the opposing team? Can we identify opportunities to improve our team’s performance? To find out, we can use the Statsbomb API to access free data on every pass in the 2018 World Cup. Read more:  https://www.kdnuggets.com/2022/11/graph-theory-scout-soccer.html

Sviluppatori indipendenti hanno scoperto che alcune app di sistema di iOS, tra cui l'App Store, effettuano un tracciamento del comportamento dell'utente estremamente dettagliato, anche quando viene esplicitamente negato il consenso. https://www.dday.it/redazione/44234/ios-e-privacy-due-pesi-due-misure-lapp-store-traccia-gli-utenti-anche-senza-permesso

 Domandandosi se un modello di machine learning allenato su dati video ottenuti artificialmente presenti le medesime prestazioni di un modello allenato su dati video reali, un team di ricerca guidato dal MIT ha costruito un dataset completamente sintetico, osservando poi l’attività del sistema AI addestrato con esso a riconoscere diverse categorie di azioni. I test di prova hanno dimostrato un livello di accuratezza maggiore nel processo di riconoscimento da parte del sistema di apprendimento automatico addestrato su dati sintetici, specie laddove i videoclip analizzati mostrano una bassa distorsione della scena, “costringendo” il sistema a lavorare con un forte focus sull’azione rappresentata. Tra gli obiettivi futuri della ricerca, l’affinamento del dataset sintetico messo a punto, oltre allo sviluppo di un “catalogo” di modelli di machine learning allenati mediante dati sintetici e dalle prestazioni molto simili – se non più elevate – rispetto a quelle dei modelli già esistenti in l