Оглавление
Прогнозирование исходов спортивных игр методами нейросетевой кластеризации
Sipko [11] использует логистическую регрессию и нейронные сети, проверяя модели на выборке из матчей турниров ATP гг. Метод опорных векторов Машины опорных векторов support vector machines, SVMкак и другие описанные здесь алгоритмы машинного обучения, это алгоритм обучения с учителем.
Он был предложен Владимиром Вапником и Алексеем Червоненкисом в г. Новый пример, например, предстоящий матч, можно затем проецировать в то же пространство точек и классифицировать на основании того, с какой стороны гиперплоскости он оказывается.
SVM имеют ряд преимуществ перед нейронными сетями: во-первых, обучение никогда не приводит к локальному минимуму, что часто случается с нейронными сетями. Во-вторых, SVM часто опережают нейронные сети по точности прогнозирования, особенно при высоком отношении признаков к обучающим примерам. Однако на обучение SVM тратится намного больше времени, а модели тяжело настраивать. Суть игры — перед началом мирового турнира ATP любой желающий на сайте ATP пытался по турнирной таблице предсказать победителей во всех предстоящих матчах вплоть до победителя турнира.
Авторы использовали 15 признаков, в основном посетовую статистику игроков. Обучающая выборка составила примеров, для тестирования модели использовали перекрестную проверку на примерах. Работа Panjan et al. Они применяли SVM, наряду с другими алгоритмами классификации, для прогнозирования успешности карьеры молодых теннисистов из Словении в сравнении с их сверстниками и старшими теннисистами. Другие алгоритмы МО Машины опорных векторов несомненно заслуживают более пристального внимания как модели для прогнозирования тенниса.
Важно отметить, что для выдачи хороших вероятностей SVM требуют ступенчатой калибровки, в то время как для логистической регрессии и нейронных сетей такой шаг не обязателен.
Искусственный интеллект и букмекерство: нейронные сети для прогнозирования спортивных событий
Кроме того, для прогнозирования теннисных матчей могут быть использованы и байесовские сети, моделирующие взаимозависимость между разными переменными. Каждая модель имеет разную эффективность в различных условиях. Машинное обучение можно использовать и для построения гибридной модели, сочетающей в себе выходные данные с других моделей.
Так, прогнозы разных моделей могут стать отдельными признаками, и модель можно обучить для анализа сильных и слабых сторон каждой из. Например, прогноз нейронной сети можно объединить с моделью общего соперника, используя параметры матча для взвешенной оценки относительного влияния двух прогнозов. Проблемы с машинным обучением Переобучение Как уже говорилось, для обучения описанных моделей доступно очень много исторических данных.
Однако, важно отметить, что игру теннисистов в предстоящем матче нужно оценивать на основании их прошедших матчей: только недавние Xbet правила пункт на таком же покрытии корта со схожими соперниками могут точно отражать ожидаемый результат игрока. Ясно, что таких данных крайне мало для моделирования, а это может привести к переобучению модели. Это значит, что модель будет описывать случайную ошибку или шум в данных вместо релевантной закономерности.
Чтобы избежать переобучения, нужно отбирать только наиболее релевантные признаки матча.
Для самого процесса отбора признаков также существуют отдельные алгоритмы. Устранение нерелевантных признаков также позволит снизить время на обучение. Оптимизация гиперпараметров Обучение модели оптимизирует параметры модели, например, веса в нейронной сети. Однако в модели как правило есть и гиперпараметры, которым не обучают и которые нужно настраивать вручную.
Например, для нейронных сетей одними из конфигурируемых гиперпараметров являются количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое. Получение оптимальных гиперпараметров для каждой модели — процесс эмпирический.
Традиционный алгоритмический подход — поиск по сетке — подразумевает исчерпывающий поиск по заранее определенному пространству признаков. По этим причинам успешная модель для прогнозирования тенниса требует тщательного отбора гиперпараметров.
Стохастические модели могут прогнозировать вероятность исхода матча с любого начального счета, а значит, их можно использовать для live-ставок.
Модели машинного обучения как правило не перестраиваются по ходу текущего матча. И хотя текущий счет можно было бы использовать в качестве признака матча, ресурсоемкость такой модели выросла бы в разы, а влияние на точность или ROI могло быть минимальным.
Отчасти это обусловлено лучшей доступностью исторических данных и коэффициентов по игрокам ATP, отчасти тем, что для женщин могут оказаться релевантными дополнительные признаки, что потребует перепроверки и перекалибровки модели. В любом случае, прогнозирование женского тенниса со всеми его особенностями является прямым полем деятельности для машинного обучения, и возможно мы увидим такие исследования в будущем.
Кейсы МО для прогнозирования тенниса Исследовательский интерес к прогностическим моделям для тенниса Играть в вильям хилл к появлению сервисов, предлагающих пользователям результаты такого прогнозирования.
Важно отметить, что в силу специфики рынка ставок на спорт, в интернете активны множество людей-прогнозистов капперов, типстеров и. По понятным причинам в большинстве случаев они оказываются мошенниками, что легко отследить по количеству деталей и корректности технической информации, которую они раскрывают или не раскрывают.
После отсева людей-прогнозистов остается лишь несколько ресурсов, использующих по всей видимости, реальные математические модели. Несмотря на то, что они, как правило, не раскрывают используемые алгоритмы и методы, их можно отследить по косвенным признакам. Одна группа сервисов предоставляет вероятности победы обоих игроков в матче, оставляя статистику матча и историю игрока для самостоятельного анализа пользователя. Таким образом, они используют результаты прогнозирования на основе стохастических иерархических методов.
Таких ресурсов большинство: toptennistips. Сервисы на основе машинного обучения анализируют не только вероятности выигрыша, но и применяют самообучающиеся алгоритмы к исторической статистике по игрокам и параметрам матча.
Для каждого игрока система анализирует его уникальный стиль игры и дает рекомендации по трем ключевым показателям keysкоторых должен достигнуть теннисист, чтобы увеличить свои шансы на выигрыш в текущем матче.
Система берет статистику турниров Большого шлема с г. IBM уже много лет является официальным партнером турниров Большого шлема: компания собирает и обрабатывает всю статистику этих матчей. IBM утверждает, что для каждого матча Keys to the Match анализирует до 41 миллиона точек данных, в том числе очки, счет, длительность, скорость подачи, процент подач, количество ударов, типы ударов и. На основании анализа система определяет 45 ключевых динамических показателей игры и выделяет из них три, которые наиболее важны для каждого игрока в данном матче: 19 ключей для атаки, 9 для защиты, 9 для выносливости и 8 ключей, описывающих общий стиль игры.
За турнир система создает в общей сложности предиктивных моделей. Для выбора трех ключевых признаков система также анализирует разницу в статистике игрока по каждому из четырех турниров Большого шлема, историю личных встреч соперников и историю игр со схожими соперниками. На каждого игрока создается профиль со всей релевантной статистикой, после чего алгоритм кластеризации разделяет игроков Букмекеров россия степени схожести профилей и стиля игры.
IBM не раскрывает, какие именно прогностические алгоритмы используются в системе. Microsoft Система искусственного интеллекта Cortana Intelligence Suite от Microsoft пока не использовалась для прогнозирования тенниса, однако ее активно тестируют на прогнозировании футбольных матчей, поэтому рассказ о ней включен в этот обзор более подробно можно почитать.
Аналитик создал нейросеть для прогнозов на базе карточек FIFA и получил ROI 11%
Кортану впервые опробовали для прогнозирования спорта в г, когда она предсказывала результаты матчей Чемпионата мира по футболу. Тогда правильными оказались 15 из 16 прогнозов исходов игр.
После этого Microsoft составляла прогнозы для чемпионата мира по футболу среди женщин, английской Премьер-лиги, Лиги чемпионов УЕФА, чемпионата Бразилии, чемпионата Франции, чемпионата Испании, чемпионата Германии, чемпионата Италии. Шанс выигрыша каждой команды определяется в процентном соотношении, рассчитывается вероятность ничьей в матчах для каждой игры отборочного тура.
Результаты мероприятий, на которые, казалось бы, общественное мнение повлиять не может футбольные чемпионаты как раз этот случайна самом деле можно предсказать, анализируя поведение людей в интернете. Так Cortana Intelligence Suite прогнозирует результаты ТВ-шоу, выборов, церемоний награждения и самых разных конкурсов, основанных на голосовании.
Система выявляет, какие именно публичные действия пользователей коррелируют с распределением голосов. На этих корреляциях и составляются предиктивные алгоритмы. Биографии ученых. Свежее новое. Самую древнюю в мире наскальную картину охоты нашли в пещере Индонезии 44 тысячи лет — таков примерный возраст наскального рисунка охоты, найденного в Индонезии.
Первая машина уже поставлена в Полностью электрический самолет испытали в Канаде Испытательный полет первого на планете коммерческого электро-самолета совершен в Канаде. Электрический гидроплан ePlanе находился в воздухе 15 Уникальную экосистему, адаптированную к жизни без воды, нашли в пустыне В южноамериканской пустыне Атакама учеными найдена экосистема, способная выживать в максимально экстремальных условиях, практически без воды.
Последние комментарии. Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи. Мы в социальных сетях. Полная статистика. Поиск по тегам. Google neuronus. Все теги. В этом векторе первая клетка определяет вратаря, следующие 6 — рейтинги защитников. Если защитников, к примеру, всего 4, то две клетки остаются пустыми значение 0. Следующие 7 позиций для полузащитников и, наконец, последние, 4 — для атаки.
Подобная структура помогала учитывать игровые схемы. Если в составе 6 защитников, то вероятнее всего команда сыграет от обороны. В нейронную сеть попадает мерный вектор 18 домашних ячеек и 18 гостевыхчто позволяет учитывать домашнее преимущество.
На последнем этапе я загрузил в модель результаты игр и коэффициенты, которые взял с football-data. После сбора и форматирования данных необходимо определить внутреннюю структуру сети.
Из игр я оставил 50 для финальной проверки. Модель я обучал методами ранней остановки один из методов регулирования, предотвращающий переобучение нейронной сети и исключения. Для тестирования я взял банкролл в фунтов и по критерию Келли высчитал оптимальный размер ставки. Я избегал ставок на коэффициенты больше 3. Я переобучил модель несколько раз, провел еще новые тесты, но результат оставался стабильным. Вот несколько конкретных цифр:. ROI, безусловно, зависит от случая, но цифры в любом случае выглядят многообещающими.
Для наглядности я отобразил рост банкролла и суммы ставок на графике. Вдохновившись отличными результатами, я решил проверить модель в боевых условиях. Оставались важные нюансы — угадать стартовые составы и схемы игры для каждой команды. Это не так и сложно в начале чемпионата, но к весне меняется очень многое.
Это не критично, но было много игроков, чьи показатели значительно изменились за год тот же Салах. Оставалось ждать новой FIFA с актуальными рейтингами. Еще один минус — трансферное окно еще было открыто после старта чемпионата, и обновления составов продолжались. Я просимулировал сезон 1х world зеркало раз на ноутбуке это заняло около 8 минут и подсчитал среднее количество очков, побед, поражений и ничьих.