Использование нейросетей для прогнозирования исходов спортивных событий

Использование нейросетей для прогнозирования исходов спортивных событий

Прогнозирование исходов спортивных событий с помощью нейронных сетей позволяет реализовать широкие возможности компьютеров для анализа и запоминания потока входящей информации. По сути это электронный вариант внутреннего устройства человеческого мозга.

Нейронные сети могут решать аналитические задачи гораздо быстрее и точнее следующего рода:

a)   Классификация информации – сортировка её на основании определенных критериев

b)   Прогнозирование события, предсказания шага на временном ряде

c)   Распознавание образов с помощью определенных алгоритмов 

Для данной задачи на начальных этапах нужны только первые 2 пункта.

Поэтому мы их и рассмотрим.

Для того чтобы выполнить классификацию информации, ее необходимо разбить на кластеры по нужным признакам – вид спорта, характеристики игроков, матчей, поединков и так далее. Нужно учитывать различные факторы, которые могут менять все возможные исходы, ну, например, болезнь одного из игроков команды, внезапно открывшееся «второе дыхание» перед концом матча или другие. По теории вероятности, сумма всех возможных исходов будет равна единице.

Прогнозирование можно построить по таким этапам:

  1. Сбор максимально возможного количества различной статистики.
  2. Подбор нужного типа нейросети
  3. Разработка или адаптация алгоритма.
  4. Создание выборки данных для обучения
  5. Корректировка алгоритма выборки.
  6. Самообучение программы.
  7. Формирование итоговых прогнозов на основании анализа выборки

Чтобы всё правильно сработало, нужно очень много информации. Этот критерий имеет ключевое значение. Так как прогнозы строятся на основании статистики и вероятностей, то важно иметь качественные данные с качественных источников.Особенно важно, если планируется прогнозировать не только футбольный вид спорта, но и другие. 

Что касается футбола, то тут, например, нужно учитывать следующее (пример относительный):

на каком поле играет команда («дома», «в гостях»)

  • оперативные данные, получаемые из публичных источников
  • данные по прошлым играм 

Только максимально учитав все возможные факторы можно рассчитывать на максимально точный прогноз. Тогда алгоритм по ходу действия будет обучаться и выдавать более корректные результаты.

Для создания своего программного обеспечения для спортивного прогнозирования нужно иметь высокую квалификацию в области программирования. Если подходить к задаче профессионально и ответственно, то результаты будут все более точными и качественными.

Самое важное здесь – правильное структурирование имеющейся информацию. Каждая переменная, которая сответствует результатам игры, была задействована в последующем анализе.

Установка и настройка нейросети будет достаточно длительным и трудоёмким процессом. Нужна корректировка размера сети и количества её нейронов.

Если всё установлено и настроено правильно, конечному пользователю не придётся прилагать усилия для получения конечного результата.

Нейронная сеть требует постоянного обучения во время её использования. Букмекеры пользуются возможностями ИИ для получения конечных коеффициентов.

В будущем нейросети научатся прогнозировать исход любого спортивного события, давать ему оценку, откроют новые возможности для прогнозирования.

Хорошо налаженный ИИ осуществит прогноз пусть и не лучше опытного аналитика, но наверняка гораздо быстрее. И с развитием технологии будет расти уровень качества и роль интеллекта в букмекерском бизнесе.

Комментарии

нет