Stratégies pour réduire les blessures chez les footballeuses – Jornal da USP

Dans la chronique de cette semaine, le professeur Bruno Bedo explique que les séances d’entraînement de pré-saison sont cruciales pour préparer les athlètes aux exigences musculo-squelettiques de la saison de compétition à venir et pour aider à réduire le risque de blessure pendant la saison en cours. « Cependant, prescrire une formation basée sur des évaluations de pré-saison présente un défi important. Souvent, la quantité de données générées par une variété d’évaluations biomécaniques et fonctionnelles peut conduire à des interprétations multiples et divergentes, rendant la prise de décision difficile », souligne-t-il.

Pour l’enseignant, la réduction de la dimensionnalité fait référence au processus de réduction du nombre de variables ou de caractéristiques dans un ensemble de données. Il explique que les ensembles de données comportent souvent de nombreuses variables, ce qui peut compliquer l’analyse et la visualisation des données. « La réduction de la dimensionnalité peut aider à simplifier l’analyse, à éliminer les variables redondantes et à améliorer l’efficacité des algorithmes d’apprentissage automatique. »

D’autre part, fait valoir Bedo, le groupement, également connu sous le nom de regroupementest une méthode utilisée pour diviser un ensemble de données en groupes ou groupes, où les données de chaque groupe sont plus similaires les unes aux autres qu’aux données des autres groupes. « Le clustering peut être utile pour explorer des modèles, découvrir des catégories ou segmenter des données sans avoir besoin d’étiquettes préalables. Il est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que l’analyse de marché, la segmentation de la clientèle, le traitement d’images et la détection d’anomalies.

En bref, la réduction de la dimensionnalité vise à simplifier les données, tandis que le clustering cherche à trouver des structures et des modèles dans les données en les divisant en groupes similaires. Les deux techniques jouent un rôle important dans l’analyse des données et l’apprentissage automatique, permettant une compréhension plus simple et plus efficace d’ensembles de données complexes.

Article cité : De la Fuente C, Silvestre R, Yañez R, Roby M, Soldán M, Ferrada W, Carpes FP. Tests biomécaniques multiples de pré-saison et réduction de dimension pour la surveillance du risque de blessure chez les athlètes féminines de football d’élite : communication courte. Science et médecine dans le football. 3 avril 2023;7(2):183-8.

Cliquez ici pour lire l’article complet : https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/24733938.2022.2075558

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