Maaari ba nating panatunin ang AI sa football?
Ang Model Ay Hindi Naglalait—Pero Sino Ang Naginterpret Nito?
Nagbuo ako ng Bayesian network gamit ang 12 taon ng data: possession, xG, shot zones, defensive transitions. Hindi ito naglalait—pero noong ibinigay ko sa isang owner na tanong, “Will Durant win?“—hindi ito tungkol sa probabilidad. Ito ay tungkol sa pangarap.
Kapag Naging Kultura ang Code
Hindi may kaisipan ang algorithm. Pero mayroon ang tao. Sa Croydon, ina kong Nigerian nurse ay sinabi: ang statistics nang walang empatiya ay bala-bala lang. Ang ama kong Scottish engineer ay aral: ang precision nang walang etika ay pagmamata. Kapag pinagsusumikap natin ang ‘accuracy,’ madalas nating kalimutan sila: ang kabatahan mula sa minority communities na hindi nakapasok sa data.
Ang Nakatago Risk: Algorithmic Colonialism
Ang pinakamasasalanta signal ay hindi overfitting—kundi invisibility. Ginagamit natin si ‘Durant’ bilang proxy para sa ‘success,’ tapos tanungin kung bakit hindi sumusukat ang kanyang stats. Bakit? Dahil tinuruan siya ng mga tao na hindi nakita siya.
Ang Data Ay Hindi Makakausap—Pero Sila Na Gumagamit Nito Ay Makakakausap
Kinaliligawan natin ang correlation bilang causation dahil kinukumpara natin ang pattern sa kapangyarihan. Ang 78% na posibilidad ng panalo ay walang halaga kung hindi makakatotoo siyang may shot.
LambdaNyx
Mainit na komento (3)
AI doesn’t lie—it just quietly ignores the guy who never got a shot. We trained it on xG and possession stats… but forgot to ask: Who’s data got left out? The model thinks it’s predicting wins. But really? It’s just betting on ghosts wearing suits.
Next time your algorithm picks ‘success,’ check if the player behind it had dinner first.
P.S. If your AI wins more than 78%, maybe it’s time to unplug the model… and go watch the game IRL.
Ang AI ay hindi nagmamali… pero sino ang nagpapakita ng resulta? 😅 Nung sinubukan kong i-predict ang laban ni Durant gamit ang xG at possession stats—nagawa ko na siya ay ‘win’… pero daw sabi ni Nanay sa Croydon: ‘Anak, kung wala kang empatiya, mas marami ka pang number kaysa puso.’ Bakit ba natin iniiwan ang mga bata na wala sa dataset? Kaya minsan pa lang… baka naman sila’y hero—not the algorithm. 💬 Sino ba talaga ang nag-code? I-comment ka na!
AI सिर्फ़ प्रोग्राम नहीं है… AI तो वो है जिसने मेरे पापा की स्कॉटिश इंजीनियरिंग की समझ से सीखा! \nडेटा में ‘Dumont’ का स्टेटस नहीं है… पर ‘चाय’ है! \nजब मॉडल कहता है ‘78% win probability’, मुझे पता है — 90% chance मुझे चाय पीने की! \nअब सवाल: AI पर भरोसा? Yaar… चाय पिलाएगा?
- NBA Summer League Gem: Pacers' 44th Pick Bennedict Mathurin Goes 6-for-6, Shows Defensive ProwessBilang isang NBA analyst na nakabase sa datos, ibinabahagi ko ang kahanga-hangang debut ni Bennedict Mathurin sa Summer League. Ang 44th pick ng Indiana Pacers ay nagtala ng perpektong 6/6 shooting (kasama ang 1/1 mula sa three) para sa 13 puntos, 4 rebounds, at 4 steals sa loob lamang ng 15 minuto. Ipinapakita ng performance na ito ang kanyang potensyal bilang rotation player - ating suriin kung ano ang sinasabi ng mga numero tungkol sa kanyang two-way potential.
- Ang Tagumpay ng Thunder Laban sa Pacers: Isang Pagsusuri sa Kanilang Potensyal para sa KampeonatoBilang isang sports data analyst, tatalakayin ko ang kamakailang tagumpay ng Thunder laban sa Pacers, na itinatampok ang mga pangunahing istatistika tulad ng turnovers at scoring efficiency. Bagama't mukhang kahanga-hanga ang tagumpay, ipinapakita ng mga numero ang mga depekto na nagdududa sa kanilang katayuan bilang isang tunay na contender para sa kampeonato. Samahan niyo ako habang sinusuri ko kung bakit kulang ang performansyang ito kumpara sa mga nakaraang NBA title teams.
- Ang Thunder's Switch-All Defense Laban sa Pacers: Bakit Simple ang Nagwawagi sa NBA PlayoffsBilang isang analyst na batay sa datos, ibinabahagi ko kung paano neutralisado ng Oklahoma City ang galaw ng bola ng Indiana sa Games 4-5. Nang mag-score sina Shai at J-Dub ng 48-22 laban kay Haliburton, kitang-kita ang epekto ng simpleng diskarte. Minsan, hindi kailangan ng komplikasyon - dalawang magaling na player ang sapat para manalo.
- Tyrese Haliburton: Maglaro nang Matalino, Hindi Lamang Puro PusoBilang isang NBA analyst na nakabase sa datos, ipinapaliwanag ko kung bakit mas mahalaga ang komposura ni Tyrese Haliburton sa mga high-stakes game kaysa sa puro aggression. Sa istraktura ng suweldo ng Indiana na katulad ng OKC, ang strategic patience ay maaaring gawin silang powerhouse sa Eastern Conference—kung maiiwasan ng kanilang young star ang mga risk na makasira sa kanyang career.
- Warriors vs Pacers: Pagsusuri sa Parehong OpensibaAlamin kung paano maaaring matuto ang Golden State Warriors mula sa opensibang sistema ng Indiana Pacers. Gamit ang datos, tatalakayin natin ang bilis, pagpasa, at pagpili ng tira para sa mas mahusay na laro.
Bakit Sumali si Kevin Durant sa Warriors?1 buwan ang nakalipas- Bakit Nakalimutan ng 97% ng Mga Fan ang OKC?1 buwan ang nakalipas
- Kuminga Trade: Totoo Ba?2 buwan ang nakalipas
- Klay Thompson: Superstar?2025-8-26 19:57:16
- Bakit Dapat Bitawan ng Warriors si Jonathan Kuminga: Perspektibo Batay sa Data2025-7-27 23:47:49
- Draymond Green: Ang Di-kilalang Rhythm Master ng Warriors' Symphony2025-7-26 4:35:49
- Dilema ng Warriors sa Forward: 10 Potensyal na Pagpipilian2025-7-24 12:8:22
- 5 Players na Dapat Isaalang-alang ng Warriors na I-trade2025-7-22 17:26:16
- Contract Extension ni Steph Curry: Strategic Misstep?2025-7-15 17:13:27
- Ang Data ay Hindi Nagsisinungaling: Paano Pinahintulutan ng Minnesota si Jonathan Kuminga sa Playoffs2025-7-13 23:47:20
