Carlo Dindorf, wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent im Fachgebiet Sportwissenschaft, spricht in seinem Vortrag über das Thema „Data Mining und Maschinelles Lernen in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft“.
Bewegung, Haltung und sportliche Leistungsfähigkeit sind komplexe, multivariate Phänomene. Moderne Technologien ermöglichen es, diese durch Erhebung großer Datenmengen umfassend abzubilden. Im Vergleich zu früher entstehen durch die Berücksichtigung neuer Aspekte Potenziale, Prognosen zu verbessern und neues Wissen zu generieren. Andererseits wird durch diese Entwicklung die Datenlage immer unübersichtlicher und es wird zunehmend wichtiger, bedeutsame Informationen zu extrahieren. Trainer und Sportler stehen vor der zentralen Herausforderung, mit der Menge an Daten adäquat umzugehen und diese bestmöglich zu nutzen. Strategien zu Maschinellem Lernen und Data Mining konnten in weitreichenden Domänen vielversprechende Resultate erzielen. Der Einsatz in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft fällt bislang jedoch begrenzt aus. Anhand relevanter Praxisbeispiele sowie eigener Forschungsarbeiten soll der Vortrag mögliche Einsatzfelder innerhalb der Bewegungs- und Trainingswissenschaft beleuchten sowie Potenziale und Grenzen der Methodik herausstellen.
Carlo Dindorf beschäftigt sich in seiner Forschung schwerpunktmäßig mit dem Einsatz von Data Mining und Maschinellem Lernen mit besonderem Fokus auf die Haltungs- und Bewegungsanalyse.
