ML & Kennisbank — Portfolio & Toekomst

👉 lange-termijn goud.

Doel: laten zien wat je kunt — en tegelijk je eigen kennis vastleggen.

Structuur:

A. Machine Learning Basics

  • Wat is ML (voor sport)?
  • Feature selection
  • Labels & targets
  • Train/test

B. Modellen

  • Win probability
  • Score prediction
  • Player impact
  • Team profiling

C. Projecten

  • “Prediction Engine v1”
  • “Team Strength Model”
  • “Player Archetype Clustering”

D. Documentatie

  • Wat werkte wel / niet
  • Aannames
  • Volgende stappen

Waarde:

  • Portfolio
  • Autoriteit
  • Zelfreflectie & groei
  • Interessant voor clubs, coaches, analytics-minded mensen