Букмекерские компании и опытные игроки активно используют нейросети и Big Data в прогнозировании, и сами того не подозревая, делают огромную услугу теоретикам искусственного интеллекта (ИИ).
Ученые, исследующие искусственный интеллект, должны разгадать очень много загадок: теоретики и разработчики ИИ пытаются не только узнать сущность человеческого интеллекта, но и создать самостоятельные интеллектуальные единицы. Нам нужен не обычный разум, а безошибочное мышление, рациональный агент, который не подведет.
В ИИ автоматизируются интеллектуальные задачи, поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека.
Как известно, большой спорт, ставки и риск — удел настоящих интеллектуалов, которые в обход тесту Алана Тьюринга и «Китайской комнаты» Джона Серля перешли с философии сознания к чистой прибыли.
Давайте разбираться, как же удалось букмекерам улучшить спортивное прогнозирование.
Что собой вообще представляет букмекерская компания и как она работает?
Букмекерская контора — это организация, которая принимает ставки на различные исходы событий и задает коэффициент вероятности выигрыша. В отличие от тотализаторов в букмекерских компаниях каждый участник может просчитать собственный выигрыш заранее. Чтобы это сделать, нужно всего лишь умножить размер своей ставки на коэффициент букмекерской конторы. Талантливые букмекеры обычно предлагают большое количество коэффициентов и вариантов, при этом они со всего будут иметь свой процент.
Ваш выигрыш принесет выгоду не только вам! Если букмекер неправильно сделает прогноз и рассчитает вероятности, он рискует остаться без маржи и активов. Поэтому при прогнозе учитывать надо большое количество факторов. Коэффициенты и спортивное прогнозирование – вот вам и предметное поле искусственного интеллекта.
Сложностью вычислений и многовариантностью уже не удивишь, это просто цифры. А точное прогнозирование требует анализа огромного объема информации. Это как интуиция, только в миллионы раз мощнее.
За успешными примерами применения ИИ в букмекерстве далеко ходить не надо. В лаборатории Университета Лозанны три аспиранта создали технологию на основе искусственного интеллекта, которая предсказывала результаты матчей Евро-2016. Трио футбольных оракулов разработало методы прогнозирования футбольных матчей, которые в разы точнее машинного прогнозирования!
Их система учитывает личную эффективность отдельных участников, поэтому в расчет берется большее количество переменных, в то время как обычные программы анализируют продуктивность всей команды.
Вероятности исхода событий анализируются с помощью байесовского вывода. Проще говоря, этот статистический метод позволяет понять, насколько прогнозу доверяют. Во внимание берутся неопределенные факторы, которые могут неожиданно влиять на исход соревнований. Например, наличие нового игрока в сборной или неизвестный противник команды.
Недавний пример: футбольный матч Исландия — Португалия на чемпионате Евро-2016. Вероятность победы Португалии была очевидна. Но ведь команду Исландии впервые увидели на серьезном чемпионате мирового масштаба. Поэтому результат матча, с точки зрения нейропрогнозирования, мог быть очень неожиданным. Это учитывается в коэффициентах новой системы. Ко всеобщему удивлению, матч закончился ничьей. Искусственный интеллект против общественного мнения — 1:1!
Пока букмекеры мира использовали накатанную схему и ориентировались на коллективный разум, технология швейцарских ученых работала как часы!
На сайте системы kickoff опубликованы результаты прогнозирования за период Евро-2016. Точность предсказаний — 80%. Эта программа перевернула сферу спортивного прогнозирования!
Теперь давайте от стартапа перейдем к IT-гигантам. Они тоже не остались в стороне от футбола и показали мощь ИИ в альтернативной сфере.
Корпорация Microsoft запустила облачный сервис Cortana Intelligence Suite, который сразу же выдал успешное предсказание — Франция победила Румынию с результатом 2:1 на открытии футбольного чемпионата Евро-2016.
Настолько точный прогноз Cortana Intelligence Suite — результат обработки гигабайтов информации об участниках чемпионата. Предыдущие игры, эффективность игроков, вместе и по отдельности, их травмы. Также анализирует новостной контент и публикации в социальных медиа.
Попадая в сервис, информация находится в процессе постоянного обновления. Таким образом, прогнозирование футбольного матча составляется на базе самых актуальных данных.
Такие корпорации, как Google и Yahoo, также проявили себя и задействовали прогнозирование с помощью нейронных сетей. Google в своих нейросервисах использовала внутренние особенности команды, а Yahoo анализировала подробную статистику четырехлетней давности: составы, результативность и развитие команд. Обе программы предсказывали победу Германии на чемпионате. Но, как нам известно, за победу на Евро-2016 боролись французские и португальские спортсмены. Словом, недоработали IT-хедлайнеры свои прогнозы…
Сборная Германии, конечно, очень сильная, да и поддержка болельщиков была колоссальная. Но программа NeuroBayes проигнорировала прогнозы общественности! Она была создана главой аналитического отдела ядерной лаборатории CERN Майклом Файндтом и поверила во французскую команду! По ее прогнозу, вероятность того, что Франция будет в финале, составляла 34%. Такой результат заслуживает внимания.
NeuroBayes использовала данные о результатах все матчей: как локальных, так и международных. После тщательного анализа шансов на победу для каждой сборной на Евро-2016 программа выдала около 95 млрд вариантов исходов событий. Все это слишком сложно для ограниченного человеческого разума, но на помощь пришел численный метод Монте-Карло, и при помощи моделирования случайных величин прогнозы были систематизированы.
С такой бешеной гонкой технологий, основанных на искусственном интеллекте, букмекерский бизнес сможет выйти на новый уровень – кроме ставок на результаты спортивных событий, делать ставки на результаты нейронного прогнозирования. Например, можно поставить на Google, Cortana или NeuroBayes. Хлеб у букмекеров будет всегда!
Подозревал ли о таких перспективах Алан Тьюринг, когда работал над своими проектами? Маловероятно.
Говоря о ставках на спорт, стоит рассмотреть прогнозирование теннисных матчей OhMyBet, также использующее нейросети.
У сервиса есть система подписки и встроенный калькулятор, который считает размер вашего выигрыша, но это не главное. OhMyBet обладает собственной богатой базой матчей, которых уже больше 825 000! Вдобавок к этому сервис генерирует всю ветку сыгранных матчей спортсмена, новости и контент социальных медиа. К слову, правильность прогнозов OhMyBet — 85%.
Система постоянно совершенствуется, ведь с каждым новым теннисным матчем обновляется база данных, что влияет на качество прогнозов.
Но это еще не самое удивительное в технологии искусственного интеллекта для букмекерской деятельности. Возможности ИИ в прогнозировании спортивных событий зашли еще дальше — в область, где нужно учесть не только эмоциональный настрой игрока, уровень влажности воздуха во время матча или процент избирателей Дональда Трампа в штате Орегон, а поведение животного. Скачки – древний, благородный и захватывающий спорт.
Как тут разработать правильные метрики и какие факторы учитывать для точного прогноза?
Вы не поверите, но недавно ставка на скачках «Кентукки Дерби» превратилась из $20 в куш $11 000. Такой поразительный выигрыш стал результатом объединения коллективного разума и искусственного интеллекта.
Программа UNU, которая включала как человеческие ресурсы, так и искусственный разум, смогла за несколько дней до скачек определить четырех лошадей, которые займут призовые места. Хотя шансы на победу в обычном прогнозе были 540:1.
Разработчик данной программы Льюис Розенберг использовал особенную систему ИИ — Swarm Intelligence (роевой интеллект), который описывает поведение коллектива в самоорганизованной системе. Как утверждает Розенберг, UNU усиливает возможности человеческого разума, а не заменяет. Такая технология показывает, что с искусственным интеллектом можно не только соревноваться, но и дружить.
Группа людей подключается к системе через любой гаджет, смартфон или компьютер. После этого участникам задают вопрос и предоставляют возможность выбрать варианты ответа. С помощью перемещения виртуального магнита человек делает свой выбор. Магнит можно двигать как угодно в течение 60 секунд, именно это время дается группе для окончательного коллективного решения.
В основе системы, как видите, лежит групповая интуиция. Такая система имеет ряд преимуществ по сравнению с обычным опросом, где люди делятся на фокус-группы по мнениям. UNU же выдает компромиссное решение.
Эта программа также продемонстрировала свои способности на вручении Оскара. Система UNU верно определила 11 победителей из 15. Такой результат шокировал даже опытных кинокритиков и бывалых букмекеров!
Результаты поражают. Кажется, теорию вероятности скоро поставят на место!
А техническая сторона? За любым подобным сервисом компилируются тонны сложного кода! Рассмотрим пример.
На хостинге GitHub доступна искусственная нейронная сеть для предсказания результатов футбольных матчей BetBoy. Это не совсем новый проект, но его вполне достаточно, чтобы понять, как работает прогнозирование.
Windows:
- Pyside для Python 2.6 32 bit
- Python 2.6 32 bit
Linux:
- Python 2.6 или 2.7
- Pyside
- Pyfann
Другими словами, перед тем как использовать программу, надо установить модули Python, Pyside или Pyfann.
Как и любая программа, спортивное прогнозирование имеет свой «скелет».
BetBoy состоит из 8 блоков:
Тут можно посмотреть статистику выбранной лиги и спортивных событий.
Этот модуль позволяет сформировать список предстоящих матчей для выбранных лиг на основе критериев, которые определены в фильтрах.
Ставками занимается целый раздел пакетного моделирования. Этот модуль поможет определить фильтры для выбора ставки.
Тут автоматически обновляется база данных с помощью списка URL-адресов для загрузки информации с сайтов.
Здесь можно создать файл со списком URL-адресов для используемых обновлений.
В этом модуле можно вручную обновить лиги или создать собственные.
Перед тем как использовать нейронную сеть, надо экспортировать данные по матчам и турам.
Здесь происходит самое интересное — нейронная сеть занимается своим развитием. Для этого надо выбрать подготовленный файл из экспорта, установить настройки для нейронной сети (алгоритмы обучения, функции активации, частоту) и нажать кнопку «Учиться». Результаты обучения будут использованы для дальнейшего прогнозирования матчей.
Как видите, шаг за шагом, прогнозирование, в основе которого лежат нейросети, дает все более точные результаты. Нейронные сети включают очень сложные зависимости, они нелинейные по своей природе. Мы получили самообучаемый, но очень сложный алгоритм.
Казалось бы, искусственный интеллект может уничтожить главный компонент ставок — азарт, но нет. Никогда не известно, будет ли успешный алгоритм точно работать в следующем матче. Кто знает, что там в «голове» у искусственного интеллекта?
От количества и платежеспособности беттеров напрямую зависит прибыльность букмекерской конторы. Поэтому БК тратят много времени и средств на изучение поведенческих алгоритмов, используя все то же машинное обучение, анализ Big Data, прикладную информатику, нейросети.
На начальном этапе программа анализирует геймеров и относит пользователя к одной из категорий:
- Профессиональные беттеры. Такие игроки сконцентрированы на одном виде спорта (реже на двух-трех), поэтому они никогда не ставят деньги на незнакомые им дисциплины. Более того, профессионалы всегда чередуют надежные пари с рискованными, сводя к минимуму свои финансовые потери.
- Случайные посетители. Эта категория переходит от одного вида спорта к другому в надежде сорвать большой куш. Беттеры-любители играют хаотично, часто делают необдуманные ставки, руководствуясь исключительно эмоциями.
- Осторожные игроки. Такие пользователи выбирают преимущественно надежные и понятные пари с минимумом риска. Размер коэффициента для них не настолько важен, как желание просто не проиграть деньги.
Далее, определившись с категорией игроков, программа просчитывает разные сценарии развития для каждой выделенной группы.
Система может предложить:
- индивидуальную подборку матчей с предпочтительными событиями;
- интересную бонусную стратегию (например, персональный кэшбек для конкретных дисциплин);
- участие в турнирах прогнозистов, онлайн-тотализаторах и т. д.
Кроме того, программа отслеживает и фиксирует:
- предпочитаемые ставки (номиналы, дисциплины, вилки);
- активность после победы и поражения;
- используемые стратегии.
Сбор и анализ информации позволяют лучше редактировать котировки, сводя к минимуму математические и стратегические ошибки.
Букмекерские конторы активно используют машинное обучение в ставках на спорт, создавая прибыльную событийную линию без потери ключевых игроков.
- За нейросетями будущее беттинга. Человеческий разум никогда не сможет качественно обработать такой же объем информации, как технология искусственного интеллекта.
- Чаще всего ИИ и Big Data применяются при прогнозировании результатов и формировании на их основе сбалансированных котировок. Программа учитывает личную эффективность отдельных спортсменов, предоставляя наиболее точный прогноз предстоящих встреч.
- Дисциплины-лидеры по использованию ПО на основе ИИ: футбол и теннис. К наиболее известным футбольным решениям относят сервисы Kickoff, Cortana Intelligence Suite, NeuroBayes. В большом теннисе используют программу OhMyBet, которая обработала и предсказала уже 825+ тыс. матчей.
- ИИ и Big Data выявляют поведенческие алгоритмы в действиях беттеров. На основе полученных данных операторы могут создать лучшую событийную линию и предложить пользователям оптимальные условия для игры.
Если вы не знаете, как внедрить ИИ, нейросети и другие прогрессивные технологии в ваш беттинг-проект, обратитесь в Bett-Market. Мы готовы воплотить в жизнь ваши самые смелые идеи и помочь создать прибыльный бизнес с огромным потенциалом.
В Bett-Market вы можете заказать букмекерский софт от ведущих производителей в индустрии. Мы подключим pre-match и live-линию, добавим популярные виды спорта, активируем удобные виджеты — сделаем все, чтобы ваш проект стал успешным.
Закажите бесплатную консультацию!
