1. Зачем нужна нейронная сеть?

2. Прогнозирование с помощью нейронных сетей

3. Нейронные сети для прогнозирования: сбор исходной информации

4. Нейронное прогнозирование футбола: выбор архитектуры и создание обучающей выборки

5. Прогнозирование результатов футбольных матчей: настройка и обучение

6. Прогнозирование спортивных событий: практическое применение в беттинг-бизнесе

Благодаря нейронной сети можно анализировать входящие данные. По сути, это искусственный интеллект, машинный вариант человеческого мозга, где миллионы нейронов передают данные в виде электрических импульсов.

 Искусственный интеллект

Зачем нужна нейронная сеть?

Нейронная сеть позволяет быстро решать сложные задачи, для которых требуются аналитические вычисления.

Искусственный интеллект представлен в нескольких разновидностях:

  1. Нейронная сеть для классификации — сортирует информацию на основе параметров.
  2. Нейронная сеть для прогнозирования — предсказание исхода события, следующего шага.
  3. Нейронная сеть для распознавания — самый распространенный вид сети. Google использует ее для поиска по фотографии, камера мобильного телефона определяет положение лица и т.д.

Но сегодня мы рассмотрим функцию предсказания, а именно — спортивное прогнозирование.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей

Больше всех прогнозирование спортивных событий интересует букмекерский бизнес и беттеров. Кластеризация позволяет распределить массив информации на группы (кластеры), основываясь на общих или схожих признаках. Спортивное прогнозирование результатов события должно учитывать важный момент: один итог невозможен в любом случае. Даже если взять топовую английскую команду и футбольный клуб из третьего российского дивизиона.

Игроков первой команды может внезапно сразить болезнь, а ребята из второй в состоянии аффекта внезапно откроют в себе скрытые таланты. Все дело в частоте реализации события. Нейронные сети для прогнозирования позволяют определить степень вероятности всех исходов события. В сумме показатели равны 1.

Прогнозирование с помощью нейронных сетей осуществляется одной из трех ее разновидностей:

  • нейронная сеть Кохонена;
  • АРТ-2;
  • радиально-симметричная.

Каждая из упомянутых архитектур нейронной сети способна к самообучению на основе выборки. Они могут иметь фиксированное строение, но спортивное прогнозирование нуждается в возможности самостоятельной организации. Процесс обучения состоит не только в настройке весовых коэффициентов, но и формировании структуры. Создаются новые кластеры, а старые (неиспользуемые) удаляются. Отличаются сети применяемым алгоритмом корректировки весов.

Прогнозирование спортивных событий состоит из следующих этапов:

  1. Сбор информации о спортивных событиях в том же виде спорта и такого же ранга.
  2. Выбор архитектуры, которая решит задачу.
  3. Подбирается или разрабатывается программа.
  4. Формирование обучающей выборки, которая структурируется под используемое ПО.
  5. Настройка алгоритма обучения.
  6. Программа самообучается и производит кластерный анализ.
  7. Нейронная сеть делает прогнозирование спортивных событий и рассчитывает вероятность возможных исходов.

Нейронные сети для прогнозирования: сбор исходной информации

Чтобы все работало должным образом, нужен огромный массив информации. Это основной фактор, влияющий на успешность анализа. Но поскольку методы прогнозирования футбольных матчей работают с помощью статистики и вероятностей, важно как количество данных, так и качество источника. Чтобы предсказать исход события в рамках Лиги чемпионов, информация о японском чемпионате не подойдет.

Поэтому, если прогнозист собирается реализовать не только нейронное прогнозирование футбола, но и других видов спорта, ему необходимо учитывать это в процессе выбора обучающих данных.

Нейронное прогнозирование футбола

Прогнозирование результатов футбольных матчей и других спортивных событий должно опираться на следующие сведения:

  • фактор поля (играет команда «в гостях», «дома» или на нейтральной территории);
  • оперативные данные (сила команд на сегодняшний день, динамика изменений показателя. Это числовые обозначения, которые можно получить из авторитетных обновляемых рейтингов);
  • результаты предыдущих игр.

Отдельно стоит обратить внимание на составляющие, которые сложно оценивать: травмы, дисквалификации основных игроков, смена тренера, текущая позиция в турнирной таблице. Учитывать их трудно, но возможно. Только задействуя максимальное количество факторов, программа спортивное прогнозирование будет предельно приближенной к реальности. Но из-за сложности представления информация должна учитываться в обучающей выборке еще до того, как программа выдаст решение. Прогнозист, опираясь на собственный опыт, корректирует вероятности результатов.

Нейронное прогнозирование футбола: выбор архитектуры и создание обучающей выборки

Для создания собственного программного обеспечения нужно обладать высоким уровнем квалификации в области искусственного интеллекта и понимать тонкости программирования. С профессиональным подходом программа спортивное прогнозирование, созданная собственными силами, будет выполнять все более точно и качественно. В своем ПО можно обозначить каждый нюанс, чтобы делать прогнозы предельно четкими.

Главное правильно структурировать имеющуюся информацию. Чтобы прогнозирование с помощью нейронных сетей было точным, необходимо обеспечить правильную интерпретацию базы данных. Но не вся исходная информация должна использоваться в процессе кластеризации. Важно, чтобы переменная, которая соответствует результатам игры или конечному счету, носила не обучающий, а описательный характер, то есть была задействована в последующем кластерном анализе. Включение такой информации в выборку — принципиальный момент, позволяющей в дальнейшем проводить подобную операцию.

Прогнозирование результатов футбольных матчей: настройка и обучение

Устанавливать и обучать нейронную сеть приходится достаточно долго, пока результаты не будут удовлетворительными. Настройка алгоритма заключается в коррекции размера сети и рядом дополнительных факторов.

Если речь идет о самообучении сети с фиксированной структурой, то суть — в количестве кластеров. Некоторые группы не используются, другие переполняются. Нерабочий кластер препятствует обучению, поскольку тормозит алгоритм. Забитый кластер опасен тем, что он наглядно демонстрирует неспособность нейронной сети правильно разделять примеры на основе признаков. Точность прогноза от такой сети будет сомнительной.

Устанавливая коэффициент адаптации, необходимо соблюдать баланс. Если настроить большую скорость обучения, примеры могут мигрировать между ближайшими кластерами. Но если программа хорошо и правильно организована, пользователю не понадобится принимать участие в процессе обучения.

Прогнозирование спортивных событий: практическое применение в беттинг-бизнесе

Нейросетевая кластеризация предусматривает обучение во время практического использования. Постоянное наращивание информационной базы увеличивает точность последующих расчетов. Современный букмекерский бизнес пользуется возможностями искусственного интеллекта для формирования коэффициентов.

Большой беттинг — это большие деньги. От того, насколько грамотно рассчитан коэффициент, будет зависеть прибыль БК. Продвинутая нейронная сеть способна лучше любого профессионала рассчитать вероятность исходов событий, сделав это в одно мгновение.

В будущем нейронные сети научатся самостоятельно анализировать поведение игроков на поле, давать им оценку, исследовать цепочку владения мячом, составлять самые эффективные модели атаки и т.д. Искусственный интеллект откроет новые возможности и позволит создать максимально точные методы прогнозирования футбольных матчей.

Беттинг-бизнес должен делать все, чтобы выигрывать в любой ситуации, независимо от исхода. Поэтому необходимо правильно составлять коэффициенты на итог спортивного события. Хорошо обученный искусственный интеллект, учитывающий множество факторов, осуществит прогноз пусть и не лучше компетентного аналитика, но наверняка в разы быстрее. И в дальнейшем, по мере развития технологии и расширения ее возможностей, роль нейронных сетей в букмекерском бизнесе будет только возрастать.