Собрали 27, нужно еще 73. Засапорти devby📝
Support us

Искусственный интеллект прогнозирует исход игр на Евро-2016

Оставить комментарий
Искусственный интеллект прогнозирует исход игр на Евро-2016

Три аспиранта Федеральной политехнической школы Лозанны разработали механизм предсказания футбольных матчей, основанный на комбинации алгоритмов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Сайт Kickoff.ai заработал накануне чемпионата Европы по футболу-2016 и пока верно предсказал исход 7 из 10 завершившихся встреч, пишет Technologist.

Читать далее   

«Многие веб-сайты стремятся предсказать победителей футбольных матчей, но они опираются на данные о прошлых выступлениях команд. Наш метод использует информацию о каждом из игроков сборной, что расширяет наш набор данных до тысяч игр», — рассказал один из трех разработчиков алгоритма Виктор Кристоф.

Несмотря на то, что разработчик использует слово «предсказать», их проект на самом деле компилирует данные о прежних играх, дабы объективно рассчитать вероятность победы одной команды над другой. «Мы не просто определяем, какая команда лучше, а точно рассчитываем, насколько лучше», — отметил Кристоф.

Алгоритм Kickoff.ai учитывает, например, сколько времени каждый игрок проводил на поле, сколько раз его команда выиграла и выступала ли она дома или в гостях... Сила каждой команды складывается из суммы производительности каждого из её игроков за десятилетний период.  

Но Kickoff.ai это не просто классическая статистическая модель. Он использует Байесовский вывод (статистический метод, при котором вероятности обновляются с поступлением новых данных), позволяющий оценить степень доверия к предсказанию с учётом таких неопределенных моментов, как встреча неигравших ранее между собой команд или наличие в составах новых игроков.

«Если, например, Германия играет с Исландией, вероятность победы первой высока на бумаге. Но Исландия никогда прежде не выступала в финальных турнирах чемпионата Европы и, следовательно, может сыграть лучше, чем обычно. Это учитывается в коэффициентах, используемых в наших прогнозах», — объяснил другой разработчик Лукас Майстр.

Отмечается, что тестирование модели на результатах Евро-2012 показало более высокие результаты в сравнении с традиционными методами.

Правда, разработчики не утверждают, что придумали хрустальный шар.

«Наши прогнозы — лишь вероятность. Футбол не точная наука и, к счастью для поклонников, несёт в себе элемент непредсказуемости», — говорит Виктор Кристоф.

Кстати, алгоритм пока не умеет предсказывать ничьи, что в значительной степени снижает точность предсказаний.  

Собрали 27, нужно еще 73

Засапорти devby

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.