Оқиғалар журналдары, трекинг ағындары, бейнежазбалар, киілетін құрылғылар сигналдары және биомеханикаға қатысты өлшемдерді қамтитын спорттық деректер көлемінің қарқынды өсуі спорттық нәтижелілікті зерттеу, түсіндіру және оңтайландыру тәсілдерін түбегейлі өзгертті. Бұрын қолмен бақылау мен дәстүрлі статистикаға негізделген талдау бүгінде үлкен, гетерогенді және жоғары жиілікті деректер жиынтықтарынан заңдылықтарды анықтай алатын жасанды интеллект әдістерінің қолдауына көбірек сүйенеді. Осы шолу мақаласының мақсаты — қазіргі спорттық аналитикада қолданылатын машиналық оқыту мен терең оқытудың негізгі тәсілдерін жүйелеу, әсіресе үш негізгі қолдану саласына назар аудару: матч нәтижелерін болжау, тактикалық және кеңістіктік-уақыттық талдау, сондай-ақ жарақат қаупін бағалау мен оның алдын алу. Мақалада регрессия, шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар, тірек векторлар әдісі және градиенттік бустингтен бастап жасанды нейрондық желілерге, сверткалық нейрондық желілерге, рекурренттік архитектураларға және графтық модельдерге дейінгі кең таралған әдістерді қолдану жинақталып қарастырылады. Әсіресе трекинг деректері, оқиға деректері, физиологиялық көрсеткіштер және биомеханикалық индикаторлар пайдаланылатын зерттеулерде деректер модальдігі мен модель таңдауының өзара байланысына ерекше назар аударылады. Әдіснамалық үрдістерді жалпылаумен қатар, шолу жасанды интеллектке негізделген жүйелердің жаттықтырушылық шешімдерді қолдауға, ойыншыларды бағалауға, жүктемені мониторингтеуге және тактикалық шешім қабылдауға қалай ықпал ететінін қарастырады. Жинақталған дәлелдер жасанды интеллект пен нейрондық желілердің эксперименттік қолдану шегінен шығып, қазіргі спорттың орталық аналитикалық инфрақұрылымына айналып келе жатқанын көрсетеді. Сонымен бірге деректердің гетерогенділігі, интерпретацияның шектеулілігі, валидация хаттамаларының бірізді болмауы және бақыланатын ортадан нақты жарыс жағдайларына нәтижелерді көшірудегі қиындықтар сияқты елеулі шектеулер сақталуда. Жалпы алғанда, бұл шолу жасанды интеллектке негізделген спорттық аналитиканы жоғары практикалық маңызы бар және спорттағы жаңа буын интеллектуалдық жүйелерін дамыту үшін айқын өзектілігі бар қарқынды дамып келе жатқан сала ретінде сипаттайды.

ТУЛЕСОВ С.С.

Магистрант, Astana IT University, Астана қ., Қазақстан.

E-mail: 242769@astanait.edu.kz, https://orcid.org/0009-0009-0831-3873

ЕСМАГАМБЕТОВА М.M.

PhD, «Цифрлық инженерия және ІТ-аналитика» кафедрасының доценті, Қазтұтынуодағы Қарағанды университеті, Қарағанды қ., Қазақстан

E-mail: marzhan1983@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-9273-7402

ЖУМАДИЛЛАЕВА А.К.

Техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, Ақпараттық технологиялар және инженерия мектебі, Astana IT University, Астана қ., Қазақстан.

E-mail: Ainur.Zhumadillayeva@astanait.edu.kz, https://orcid.org/0000-0003-1042-0415

1. Beal R., Norman T. J., Ramchurn S. D. Artificial intelligence for team sports: A survey. The Knowledge Engineering Review, 2019. 34, e28. https://eprints.soton.ac.uk/436900/1/Artificial_Intelligence_for_Team_Sports_A_Survey.pdf
2. Bunker R., Susnjak T. The application of machine learning techniques for predicting match results in team sport: A review. Artificial Intelligence Review, 2022. 55(8), 5995–6040. https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/13509/26786
3. Plakias S., Kokkotis C., Giakas G., Tsaopoulos D., Moustakidis S. Can artificial intelligence revolutionize soccer tactical analysis? Trends in Sport Sciences, 2024. 31(3), 151-160. https://tss.awf.poznan.pl/pdf-190308-114984?filename=Can-artificial-intelligen.pdf
4. Xenopoulos P., Doraiswamy H., Silva C. Valuing player actions in counter-strike: Global offensive. In 2020 IEEE international conference on big data (big data). 2020. pp. 1283-1292. IEEE. https://arxiv.org/pdf/2011.01324
5. Purucker M. C. Neural network quarterbacking. Ieee Potentials, 1996. 15(3), 9-15. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/535226
6. Pietraszewski P., Terbalyan A., Roczniok R., Maszczyk A., Ornowski K., Manilewska D., ... Gołaś, A. The role of artificial intelligence in sports analytics: A systematic review and meta-analysis of performance trends. Applied Sciences, 2025. 15(13), 7254. https://www.mdpi.com/2076-3417/15/13/7254
7. Kumar G. S., Kumar M. D., Reddy S. V. R., Kumari B. S., Reddy C. R. Injury prediction in sports using artificial intelligence applications: A brief review. Journal of Robotics and Control (JRC), 2024. 5(1), 16-26. https://journal.umy.ac.id/index.php/jrc/article/view/20814
8. Zhang Q., Zhang X., Hu H., Li C., Lin Y., Ma, R. Sports match prediction model for training and exercise using attention-based LSTM network. Digital Communications and Networks, 2022. 8(4), 508-515. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352864821000602
9. Zhou S., Zhu, M. Enhancing Athlete Performance Using Deep Learning Techniques in Sports Analytics. IEEE Access, 2025. 13, 210758-210771. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=11242129
10. Wang Z., Veličković P., Hennes D., Tomašev N., Prince L., Kaisers M., ... Tuyls, K. TacticAI: an AI assistant for football tactics. Nature communications, 2024. 15(1), 1906. https://www.nature.com/articles/s41467-024-45965-x.pdf
11. Roumani Y. F. Sports analytics in the NFL: classifying the winner of the superbowl. Annals of operations research, 2023. 325(1), 715-730. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9684891/pdf/10479_2022_Article_5063.pdf
12. Markopoulou C. Sport Analytics Algorithms for Football Performance Prediction. 2024. https://www.ihu.edu.gr/tjortjis/MARKOPOULOU_CHRISTINA_DISS_1.pdf
13. Hu W. The Application of Artificial Intelligence and Big Data Technology in Basketball Sports Training. EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems, 2023. 10(4). https://pdfs.semanticscholar.org/150a/49a70285b1498ab13f7154749b07c7fc5571.pdf
14. Munoz-Macho A. A., Domínguez-Morales M. J., Sevillano-Ramos, J. L. Performance and healthcare analysis in elite sports teams using artificial intelligence: a scoping review. Frontiers in Sports and Active Living, 2024. 6, 1383723. https://www.frontiersin.org/journals/sports-and-active-living/articles/10.3389/fspor.2024.1383723/full
15. Dong J. S., Jiang K., Liu Z., Dong C., Hou Z., Hundal R. S., Guo J., Lin Y. Sports analytics using probabilistic model checking and deep learning. In Proceedings of the 27th International Conference on Engineering of Complex Computer Systems (ICECCS). 2023. pp. 7–11. https://www.researchgate.net/profile/Zhe-Hou-5/publication/375844836_Sports_Analytics_Using_Probabilistic_Model_Checking_and_Deep_Learning/links/65cab6701e1ec12eff8a6c1d/Sports-Analytics-Using-Probabilistic-Model-Checking-and-Deep-Learning.pdf
16. Halder R. K., Uddin M. N., Uddin M. A., Aryal S., Khraisat, A. Enhancing K-nearest neighbor algorithm: a comprehensive review and performance analysis of modifications. Journal of Big Data, 2024. 11(1), 113. https://link.springer.com/content/pdf/10.1186/s40537-024-00973-y.pdf
17. Apostolou K., Tjortjis, C. Sports Analytics algorithms for performance prediction. 2019 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA). 2019. pp. 1–4. IEEE. https://www.ihu.edu.gr/tjortjis/k.apostolou_ds_28-3-2019.pdf
18. Chatterjee R., Roy S., Islam S. H., Samanta D. An AI approach to pose-based sports activity classification. In Proceedings of the 8th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). 2021. pp. 156–161. https://www.researchgate.net/profile/Rajdeep-Chatterjee-2/publication/355437139_AN_AI_APPROACH_TO_POSE-BASED_SPORTS_ACTIVITY_CLASSIFICATION/links/61702de6766c4a211cfe6dcf/An-AI-Approach-to-Pose-based-Sports-Activity-Classification.pdf
19. Shen H. Prediction simulation of sports injury based on embedded system and neural network. 2021. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S014193312100079X
20. Van Eetvelde H., Mendonça L. D., Ley C., Seil R., Tischer, T. Machine learning methods in sport injury prediction and prevention: a systematic review. Journal of experimental orthopaedics, 2021. 8(1), 27. https://link.springer.com/content/pdf/10.1186/s40634-021-00346-x.pdf

спорттық аналитика, жасанды интеллект, трекинг деректері, оқиға деректері, матч нәтижелерін болжау, тактикалық талдау, жарақаттың алдын алу