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  1. 1

    Augmented intelligence for FIFA predictions (Augmented Intelligence für FIFA-Prognosen)

    Jethuri, K., Emmadi, S. C., Samudrala, S., Natarajan, J., Ghotkar, P., Natu, M. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2024. Communications in Computer and Information Science …”
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  2. 2

    Mathematical models for off-ball scoring prediction in basketball (Mathematische Modelle zur Prognose von Punkten ohne Ballbesitz im Basketball)

    Kono, R., Fujii, K. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2024. Communications in Computer and Information Science …”
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  3. 3

    Trends in real-time artificial intelligence methods in sports: a systematic review (Trends bei Echtzeit-Methoden der künstlichen Intelligenz im Sport: eine systematische Übersicht)

    Vec, V., Tomažic, S., Kos, A., Umek, A.
    Veröffentlicht in Journal of Big Data (2024)
    “… Journal of Big Data …”
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  4. 4

    The impact of modern information technology on the development of time measuring at the Olympic and Paralympic Games (Der Einfluss der modernen Informationstechnologie auf die Entwicklung der Zeitmessung bei den Olympischen und Paralympischen Spielen)

    Markovic, V., Ratkovic, T., Popovic, J., Miloševic, M. Zeitschrift: “… International Scientific Conference on Information Technology, Computer Science, and Data Science …”
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  5. 5

    Boat speed prediction in SailGP (Vorhersage der Bootsgeschwindigkeit in SailGP)

    Zentai, B., Toka, L. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2023. Communications in Computer and Information Science …”
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  6. 6

    Masked autoencoder pretraining for event classification in elite soccer (Maskiertes Autoencoder-Vortraining für die Ereignisklassifizierung im Elite-Fußball)

    Rudolph, Y., Brefeld, U. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2023. Communications in Computer and Information Science …”
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  7. 7

    Pass receiver and outcome prediction in soccer using temporal graph networks (Passempfänger und Ergebnisvorhersage im Fußball mittels temporaler Graphennetze)

    Rahimian, P., Kim, H., Schmid, M., Toka, L. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2023. Communications in Computer and Information Science …”
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  8. 8

    The big three: A practical framework for designing decision support systems in sports and an application for basketball (Die großen Drei: Ein praktischer Rahmen für die Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen im Sport und eine Anwendung für Basketball)

    Bautiste, F. J. S., Brunner, D., Koch, J., Laborie, T., Yang, L., El-Assady, M. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2023. Communications in Computer and Information Science …”
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  9. 9

    Badminton stroke classification based on accelerometer data: from individual to generalized models (Klassifizierung von Badmintonschlägen auf der Grundlage von Beschleunigungsmesserdaten: von individuellen zu verallgemeinerten Modellen)

    Peralta, D., Herbruggen, B. V., Fontaine, J., Debyser, W., Wieme, J., Poorter, E. D. Zeitschrift: “… 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) …”
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  10. 10

    6MapNet: Representing soccer players from tracking data by a triplet network (6MapNet: Darstellung von Fußballspielern aus Verfolgungsdaten durch ein Triplett-Netzwerk)

    Kim, H., Kim, J., Chung, D., Lee, J., Yoon, J., Ko, S.-K. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  11. 11

    Inferring the strategy of offensive and defensive play in soccer with inverse reinforcement learning (Ableitung der Strategie des Offensiv- und Defensivspiels im Fußball mit Inverse Reinforcement Learning)

    Rahimian, P., Toka, L. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  12. 12

    Predicting player transfers in the small world of football (Vorhersage von Spielertransfers in der kleinen Welt des Fußballs)

    Kovacs, R., Toka, L. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  13. 13

    Similarity of football players using passing sequences (Ähnlichkeit von Fußballspielern anhand von Passsequenzen)

    Barbosa, A., Ribeiro, P., Dutra, I. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  14. 14

    The interpretable representation of football player roles based on passing/receiving patterns (Die interpretierbare Darstellung der Rollen von Fußballspielern auf der Grundlage von Pass-/Annahmemustern)

    Sattari, A., Johansson, U., Wilderoth, E., Jakupovic, J., Larsson-Green, P. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  15. 15

    Learning strength and weakness rules of cricket players using association rule mining (Lernen von Stärken- und Schwächen-Regeln von Cricketspielern mit Hilfe von Association Rule Mining)

    Behera, S. R., Saradhi, V. V. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  16. 16

    Low cost player tracking in field hockey (Kostengünstiges Spielertracking im Feldhockey)

    Moura, H. D., Kholkine, L., Van Damme, L., Mets, K., Leysen, C., De Schepper, T., Hellinckx, P., Latré, S. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  17. 17

    PIVOT: A parsimonious end-to-end learning framework for valuing player actions in handball using tracking data (PIVOT: Ein parsimonisches End-to-End-Lernsystem zur Bewertung von Spieleraktionen im Handball anhand von Tracking-Daten)

    Müller, O., Caron, M., Döring, M., Heuwinkel, T., Baumeister, J. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  18. 18

    Predicting season outcomes for the NBA (Vorhersage der Saisonergebnisse für die NBA)

    Teno, G. D. S., Wang, C., Carlsson, N., Lambrix, P. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  19. 19

    Detecting swimmers in unconstrained videos with few training data (Erkennung von Schwimmern in unkontrollierten Videos mit wenigen Trainingsdaten)

    Jacquelin, N., Vuillemot, R., Duffner, S. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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  20. 20

    Imputation of non-participated race results (Imputation von nicht teilgenommenen Rennergebnissen)

    Janssens, B., Bogaert, M. Zeitschrift: “… Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics. MLSA 2021. Communications in Computer and Information Science …”
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