Cardinale a Milano. Closing a settembre? Maldini: aria di intesa.

[Buciadignho]

Se Elliott intasca 1,3 miliardi e resta al 30%, sta vendendo il 70% del Milan a 1,3 miliardi, quindi con valutazione globale di 1,9 miliardi, a prescindere dai bonus. A ogni modo, il senso era che l’aumento del valore del club non necessariamente è connesso a un aumento dei trofei.

Tralasciando il discorso cifre sul quale comunque non abbiamo certezze, e quindi prendiamo tutto con le pinze, il resto è tutto molto bello sulla carta ma il punto che, a mio parere, sfugge è che non è nulla di nuovo. Sono aspetti sui quali lavorano da anni i manager di tutti i club italiani ed europei e che facciamo già anche noi.
I nostri scout già ora raccolgono e analizzano le statistiche, così come anche noi stiamo già investendo su bambini, giovani e infrastrutture con i vari progetti in Italia e in giro per il mondo(Milan academy, junior camp ecc).
Possiamo migliorare? Non lo so, magari sì, ma è inutile illudersi che migliorando queste cose si possa ridurre chissà quanto il gap sia perché noi comunque non partiamo zero sia perché la ciccia dei ricavi è, e nel breve-medio periodo resterà, costituita dalle voci classiche: diritti tv, sponsor, stadio e compravendita giocatori.
Peraltro, proprio tutta questa enfasi su questi due aspetti che, ripeto, sono assolutamente normali e che già fanno tutti compresi noi, per me è un motivo di perplessità in più perché mi ricorda i famosi discorsi sui “ricavi dalla Cina”: ad alcuni sembrava l’uovo di Colombo, salvo poi scoprire che già lo stavano facendo altri top club senza neanche lontanamente avvicinarsi alle prospettive di ricavi ipotizzate dai nostri dirigenti di allora.

Sia quel che sia, a prescindere da quelle che possono essere idee e sensazioni diverse, abbiamo tutti un unico desiderio: che il Milan possa essere competitivo in Italia e in Europa e portare a casa il maggior numero di trofei possibile.

Attenzione che c'é algoritmo ed algoritmo. Ti posso assicurare che trattandosi di analisi di big data il risultato finale dipende da pochi parametri spesso, a volte queste differenze valgono milioni di dollari.

Che poi parlando di algoritmi in senso più generale, ci sarà un motivo se tutti (o voglio sperare quasi ) usiamo Google e non Bing o Yahoo Search. Cambia eccome, e se riesce a portare novità al nostro già ottimo "algoritmo" non puo' che essere un bene. Dalla metodologia di Cardinale & co. e anche dal fatto che i migliori programmatori (per quanto riguarda l'IA almeno) si trovano in quel paese li, posso solo auspicarmi che i miglioramenti saranno tanti eccome. Poi pero' vediamo di levarglielo anche al Liverpool questo programma altrimenti ci freghiamo da soli

 

[7AlePato7]

Attenzione che c'é algoritmo ed algoritmo. Ti posso assicurare che trattandosi di analisi di big data il risultato finale dipende da pochi parametri spesso, a volte queste differenze valgono milioni di dollari.

Che poi parlando di algoritmi in senso più generale, ci sarà un motivo se tutti (o voglio sperare quasi ) usiamo Google e non Bing o Yahoo Search. Cambia eccome, e se riesce a portare novità al nostro già ottimo "algoritmo" non puo' che essere un bene. Dalla metodologia di Cardinale & co. e anche dal fatto che i migliori programmatori (per quanto riguarda l'IA almeno) si trovano in quel paese li, posso solo auspicarmi che i miglioramenti saranno tanti eccome. Poi pero' vediamo di levarglielo anche al Liverpool questo programma altrimenti ci freghiamo da soli

Tu stai parlando di algoritmi di machine learning, ma non so se sai che gli algoritmi di machine learning quelli sono. Puoi modificare il dataset, l'insieme di parametri che dai in pasto all'algoritmo per "allenare" la macchina a prendere decisioni, ma non c'è molto da inventare. E si possono prendere anche cantonate belle grandi se basi le tue scelte sugli algoritmi. Poi un conto è se devi trovare un giocatore per una squadra di serie B francese, un altro è pretendere di trovare un campione di primo livello per una squadra come il Milan che deve fare il salto di qualità.

 

[Buciadignho]

Tu stai parlando di algoritmi di machine learning, ma non so se sai che gli algoritmi di machine learning quelli sono. Puoi modificare il dataset, l'insieme di parametri che dai in pasto all'algoritmo per "allenare" la macchina a prendere decisioni, ma non c'è molto da inventare. E si possono prendere anche cantonate belle grandi se basi le tue scelte sugli algoritmi. Poi un conto è se devi trovare un giocatore per una squadra di serie B francese, un altro è pretendere di trovare un campione di primo livello per una squadra come il Milan che deve fare il salto di qualità.

Non voglio cominciare a fare un corso ai più noioso, cerco di spiegarmi meglio avendo avuto la fortuna di lavorarci internamente in ambito universitario e lavorativo.

Allora, é vero che gli algoritmi più utilizzati sono sempre quelli e di dominio pubblico, tuttavia ci sono anche quelli di proprietà che hanno delle specificità che non si intende divulgare. In molti casi sono rivoluzionari. Sono progetti complicati, richiedono mesi se non anni di lavoro (a volte senza risultati soddisfacenti) ed un team di ingegnieri certamente competenti ed infrastrutture costose.

Ora, se fosse il caso di utilizzazzione di un algoritmo open source, in quel caso la differenza la farebbe comunque la rete neurale e la parametrizzazzione adottata di tale modello. Non é una semplice questione di dataset, altroché se c'é da inventare

Anche perché poi, se uno vuole Alexa, Google o Siri usano lo stesso algoritmo (non sono certo, ma non dovrebbe comunque cambiare granché), pero' se si vanno a vedere i risultati ci si rende conto che i risultati e la precisione divergono abbastanza. Il 23% delle domande sembrano non essere risposte da Alexa, mentre solo il 2% delle domande non sono risposte da Siri (ed il 5% da Google). Quindi un unico obbiettivo che é "Voice Recognition" puo' essere svolto in maniera diversa con diversa precisione

E comunque se il punto é: sono utili? Assolutamente si! Sono migliorabili? Di più. Sono tutto e sono al cento per cento corretti? No, no e no.

 

[FreddieM83]

Se Elliott intasca 1,3 miliardi e resta al 30%, sta vendendo il 70% del Milan a 1,3 miliardi, quindi con valutazione globale di 1,9 miliardi, a prescindere dai bonus. A ogni modo, il senso era che l’aumento del valore del club non necessariamente è connesso a un aumento dei trofei.

Tralasciando il discorso cifre sul quale comunque non abbiamo certezze, e quindi prendiamo tutto con le pinze, il resto è tutto molto bello sulla carta ma il punto che, a mio parere, sfugge è che non è nulla di nuovo. Sono aspetti sui quali lavorano da anni i manager di tutti i club italiani ed europei e che facciamo già anche noi.
I nostri scout già ora raccolgono e analizzano le statistiche, così come anche noi stiamo già investendo su bambini, giovani e infrastrutture con i vari progetti in Italia e in giro per il mondo(Milan academy, junior camp ecc).
Possiamo migliorare? Non lo so, magari sì, ma è inutile illudersi che migliorando queste cose si possa ridurre chissà quanto il gap sia perché noi comunque non partiamo zero sia perché la ciccia dei ricavi è, e nel breve-medio periodo resterà, costituita dalle voci classiche: diritti tv, sponsor, stadio e compravendita giocatori.
Peraltro, proprio tutta questa enfasi su questi due aspetti che, ripeto, sono assolutamente normali e che già fanno tutti compresi noi, per me è un motivo di perplessità in più perché mi ricorda i famosi discorsi sui “ricavi dalla Cina”: ad alcuni sembrava l’uovo di Colombo, salvo poi scoprire che già lo stavano facendo altri top club senza neanche lontanamente avvicinarsi alle prospettive di ricavi ipotizzate dai nostri dirigenti di allora.

Sia quel che sia, a prescindere da quelle che possono essere idee e sensazioni diverse, abbiamo tutti un unico desiderio: che il Milan possa essere competitivo in Italia e in Europa e portare a casa il maggior numero di trofei possibile.

Nessuno ha detto che è qualcosa di nuovo o innovativo. Semplicemente, le advanced stats rappresentano una leva competitiva non da poco. Applicarle in una maniera efficace farà la differenza tra un progetto vincente e uno non.
Semplicemente qui in Italia, non parlo esclusivamente del calcio, siamo molto indietro in questo settore. Una proprietà americana (paese che è davanti a tutti da questo punto di vista, e te lo posso confermare di persona, lavorando per una multinazionale USA) che vuole investire massicciamente in questo settore non può che portare una crescita.
Poi non si sfugge, per vincere bisogna investire nel parco giocatori ma, su questo argomento, il pensiero espresso da Paolo Maldini non ha bisogno di alcuna aggiunta/puntualizzazione.

 

[jumpy65]

Non voglio cominciare a fare un corso ai più noioso, cerco di spiegarmi meglio avendo avuto la fortuna di lavorarci internamente in ambito universitario e lavorativo.

Allora, é vero che gli algoritmi più utilizzati sono sempre quelli e di dominio pubblico, tuttavia ci sono anche quelli di proprietà che hanno delle specificità che non si intende divulgare. In molti casi sono rivoluzionari. Sono progetti complicati, richiedono mesi se non anni di lavoro (a volte senza risultati soddisfacenti) ed un team di ingegnieri certamente competenti ed infrastrutture costose.

Ora, se fosse il caso di utilizzazzione di un algoritmo open source, in quel caso la differenza la farebbe comunque la rete neurale e la parametrizzazzione adottata di tale modello. Non é una semplice questione di dataset, altroché se c'é da inventare

Anche perché poi, se uno vuole Alexa, Google o Siri usano lo stesso algoritmo (non sono certo, ma non dovrebbe comunque cambiare granché), pero' se si vanno a vedere i risultati ci si rende conto che i risultati e la precisione divergono abbastanza. Il 23% delle domande sembrano non essere risposte da Alexa, mentre solo il 2% delle domande non sono risposte da Siri (ed il 5% da Google). Quindi un unico obbiettivo che é "Voice Recognition" puo' essere svolto in maniera diversa con diversa precisione

E comunque se il punto é: sono utili? Assolutamente si! Sono migliorabili? Di più. Sono tutto e sono al cento per cento corretti? No, no e no.

A me risulta che in una comparativa il migliore sia risultato google seguito da Alexa e ultimo Siri sia per correttezza di risposta a domande semplici che complesse. Poi se siri risponde sempre a sentimento suo...2% e 5% sono risultati che hanno senso solo in campi ben specifici, su domande generiche sono impossibili. Nel test di bespoken gli errori di siri erano tra il 50% e il 60%

 

[7AlePato7]

Non voglio cominciare a fare un corso ai più noioso, cerco di spiegarmi meglio avendo avuto la fortuna di lavorarci internamente in ambito universitario e lavorativo.

Allora, é vero che gli algoritmi più utilizzati sono sempre quelli e di dominio pubblico, tuttavia ci sono anche quelli di proprietà che hanno delle specificità che non si intende divulgare. In molti casi sono rivoluzionari. Sono progetti complicati, richiedono mesi se non anni di lavoro (a volte senza risultati soddisfacenti) ed un team di ingegnieri certamente competenti ed infrastrutture costose.

Ora, se fosse il caso di utilizzazzione di un algoritmo open source, in quel caso la differenza la farebbe comunque la rete neurale e la parametrizzazzione adottata di tale modello. Non é una semplice questione di dataset, altroché se c'é da inventare

Anche perché poi, se uno vuole Alexa, Google o Siri usano lo stesso algoritmo (non sono certo, ma non dovrebbe comunque cambiare granché), pero' se si vanno a vedere i risultati ci si rende conto che i risultati e la precisione divergono abbastanza. Il 23% delle domande sembrano non essere risposte da Alexa, mentre solo il 2% delle domande non sono risposte da Siri (ed il 5% da Google). Quindi un unico obbiettivo che é "Voice Recognition" puo' essere svolto in maniera diversa con diversa precisione

E comunque se il punto é: sono utili? Assolutamente si! Sono migliorabili? Di più. Sono tutto e sono al cento per cento corretti? No, no e no.

Si ma per la maggior parte degli usi si usano algoritmi già noti... Sugli algoritmi di cui parli si lavora in ambito di ricerca accademica per lo piú e in ambiti specifici. Non è che sono corretti o meno,è che il machine learning più che determinismo a volte è vera e propria alchimia. Poi bisogna vedere questi di Redbird se si appoggiano a qualche università, non so che competenze abbiano in tal senso. Quello che non ritengo possibile è che usino queste statistiche in modo rivoluzionario, perché le stats vengono usate in tutti i club di alto livello, non c'è nulla di innovativo.

 

[Buciadignho]

A me risulta che in una comparativa il migliore sia risultato google seguito da Alexa e ultimo Siri sia per correttezza di risposta a domande semplici che complesse. Poi se siri risponde sempre a sentimento suo...2% e 5% sono risultati che hanno senso solo in campi ben specifici, su domande generiche sono impossibili. Nel test di bespoken gli errori di siri erano tra il 50% e il 60%

Ovviamente dipende da chi la ricerca l'abbia fatta, o finanziata. Il punto é che i risultati sono diversui, benché si prefiggano lo stesso fine.

 

[Buciadignho]

Si ma per la maggior parte degli usi si usano algoritmi già noti... Sugli algoritmi di cui parli si lavora in ambito di ricerca accademica per lo piú e in ambiti specifici. Non è che sono corretti o meno,è che il machine learning più che determinismo a volte è vera e propria alchimia. Poi bisogna vedere questi di Redbird se si appoggiano a qualche università, non so che competenze abbiano in tal senso. Quello che non ritengo possibile è che usino queste statistiche in modo rivoluzionario, perché le stats vengono usate in tutti i club di alto livello, non c'è nulla di innovativo.

Dipende amico mio, chi vuole differenziarsi non usa lo stesso algoritmo. Puo' benissimo farsi il suo modello che rispetti determinate richieste. Io ho dovuto lavorare nello specifico in un modello di riconoscimento 3D, per farla breve saper riconoscere le persone in un video e tratteggirarne i contorni. Il modello fatto da una compannia nord Europea non lo trovi da nessuna parte, e non é in vendita (a volte altri modelli lo sono). Non sono mai corretti, mi sembra di averlo specificato, ma se ben usati possono dare molto. Non capisco perché dici che non c'é nulla di innovativo, se si aumenta anche solo del 10% l'utilità e la precisione delle analisi (non solo per quanto riguarda il mercato, ma veramente oggi si puo' usare in ogni ambito!!) allora sarebbe per me già una rivoluzione.

Se invece ci si attende che su 10 colpi di mercato prendiamo Van Persie, Messi, Aguero, Ronaldinho, Nesta e Ibra a 10 milioni in totale allora si sogna ovviamente.

 

[jumpy65]

La ricerca l'ha fatta bespoken, comunque i risultati sembrano realistici. Tra l'altro pubblicata su un sito dedicato ad iphone..

 

[7AlePato7]

Dipende amico mio, chi vuole differenziarsi non usa lo stesso algoritmo. Puo' benissimo farsi il suo modello che rispetti determinate richieste. Io ho dovuto lavorare nello specifico in un modello di riconoscimento 3D, per farla breve saper riconoscere le persone in un video e tratteggirarne i contorni. Il modello fatto da una compannia nord Europea non lo trovi da nessuna parte, e non é in vendita (a volte altri modelli lo sono). Non sono mai corretti, mi sembra di averlo specificato, ma se ben usati possono dare molto. Non capisco perché dici che non c'é nulla di innovativo, se si aumenta anche solo del 10% l'utilità e la precisione delle analisi (non solo per quanto riguarda il mercato, ma veramente oggi si puo' usare in ogni ambito!!) allora sarebbe per me già una rivoluzione.

Se invece ci si attende che su 10 colpi di mercato prendiamo Van Persie, Messi, Aguero, Ronaldinho, Nesta e Ibra a 10 milioni in totale allora si sogna ovviamente.

In ambito calcistico ci sono algoritmi di questo genere e vengono usati, ma non credo che qualcuno si metta a sovvenzionare ingegneri per creare un algoritmo ad hoc... In un ambito di questo tipo, dove secondo me è più utile l'occhio umano per valutare un giocatore, magari l'algoritmo è un surplus, ma non tale da giustificare investimenti così cospicui e la realizzazione di algoritmi dedicati.
Comunque vedremo cosa combineranno quando saranno qui. Io penso che sia ottimale una commistione di investimenti e innovazione.
Ci sono tante cose migliorabili anche a livello di settore giovanile piuttosto, ecco lí magari trovo più consono anche un uso massiccio di questi mezzi tecnologici. Però se devo dirla tutta, al Milan serve una campagna acquisti aggressiva nell'immediato, giochiamo la Champions l'anno prossimo, non tra dieci anni. Quindi va bene la sperimentazione e l'innovazione, ma poi c'è bisogno anche del vil danaro.
Per l'ultima frase, penso sia anche pleonastico rispondere ormai. Nessuno si aspetta Messi, Ronaldo e altri... Ma De Ketelaere sí. L'anno scorso senza algoritmi avevano individuato Konè, ma se poi salta per 2 milioni puoi fare tutte le statistiche che vuoi, ma il giocatore non arriva.