Прогнозування спортивних подій за допомогою нейронних мереж: майбутнє букмекерського бізнесу

Активний розвиток сучасних технологій допомагає людству в різноманітних галузях. Не залишилися осторонь і бетінг-ніша. Наприклад, у ній можна використовувати нейронну мережу для аналізу великих масивів дані. Фактично це штучний інтелект, машинний варіант людського мозку.

Замовити послугу

Навіщо потрібна нейронна мережа

Вона надає змогу швидко вирішувати складні завдання, для яких потрібні аналітичні розрахунки.

Штучний інтелект представлений у кількох різновидах — це нейронна мережа для:

• класифікації — сортує інформацію на основі параметрів;
• прогнозування — передбачення результату події, подальших кроків;
• розпізнавання — найпоширеніший різновид (наприклад, компанія Google використовує її для пошуку фотографій, камера мобільного телефону визначає положення обличчя тощо).

Проте сьогодні ми розглянемо функцію передбачення, а саме — спортивне прогнозування.

Прогнозування за допомогою нейронних мереж

Найбільше передбачення результатів спортивних подій цікавить букмекерський бізнес і бетерів. Кластеризація надає можливість розподілити масив інформації на групи (кластери), ґрунтуючись на загальних чи схожих ознаках.

Спортивне прогнозування результатів події має враховувати важливий момент: один підсумок неможливий у будь-якому разі. Навіть якщо взяти топову англійську команду та футбольний клуб з третього молдавського дивізіону.

Гравців першої команди може раптово вразити хвороба, а хлопці з другої в стані афекту раптово відкриють у собі приховані таланти. Усе залежить від частоти реалізації події. Нейронні мережі для прогнозування надають можливість визначити рівень ймовірності всіх результатів події. У сумі показники дорівнюють 1.

Передбачення результатів за допомогою нейронних мереж здійснюється одним із трьох її різновидів:

• нейронна мережа Кохонена;
• АРТ-2;
• радіально-симетрична.

Кожна зі згаданих архітектур здатна до самонавчання, ґрунтуючись на вибірці. Вони можуть мати фіксовану будову, але спортивне прогнозування потребує можливості самостійної організації.

Процес навчання полягає в налаштуванні вагових коефіцієнтів, а і формуванні структури. Створюються нові кластери, а старі (які не використовуються) видаляються.

Передбачення спортивних подій складається з таких етапів:

1. Збір інформації про спортивні події в тому ж виді спорту і того самого рангу.
2. Вибір архітектури, яка розв'яже завдання.
3. Підбір чи розробка програми.
4. Формування навчальної вибірки, яка структурується під конкретне ПЗ.
5. Налаштування алгоритму навчання.
6. Софт самонавчається і проводить кластерний аналіз.
7. Система робить передбачення результатів спортивних подій та розраховує ймовірність можливих результатів.

Нейронні мережі для прогнозування: збирання інформації

Щоб усе працювало ефективно, потрібний величезний масив інформації. Це основний чинник, що впливає на успішність аналізу. Але оскільки методи прогнозування футбольних матчів працюють за допомогою статистики та ймовірностей, важливо як кількість даних, так і якість джерела. Щоб передбачити результат події в Лізі чемпіонів УЄФА, інформація про японський чемпіонат не підійде.

Якщо прогнозист збирається реалізувати не лише нейронне прогнозування футболу, а й інших видів спорту, йому необхідно враховувати це під час вибору навчальних даних.

Передбачення результатів футбольних матчів та інших спортивних подій має спиратися на таку інформацію:

• чинник поля (команда грає «в гостях», «вдома» або на нейтральному полі);
• оперативні дані (сила команд на сьогодні, динаміка змін показника: числові дані, які можна отримати з авторитетних рейтингів, що регулярно оновлюються);
• результати попередніх матчів.

Окремо варто звернути увагу на складові, які важко оцінювати: травми, дискваліфікації основних гравців, зміна тренера, поточна позиція в турнірній таблиці. Проте зважати на них однаково можливо. Тільки задіявши максимальну кількість чинників, програма спортивного прогнозування буде гранично наближеною до реальності.

Через складність подання інформація має враховуватися у навчальній вибірці ще до того, як софт видасть рішення. Прогнозист, спираючись на власний досвід, коригує ймовірність результатів.

Нейронне прогнозування футболу: вибір архітектури та створення навчальної вибірки

Для створення власного програмного забезпечення потрібно мати високий рівень кваліфікації в галузі штучного інтелекту та розуміти тонкощі програмування. З професійним підходом софт для спортивного прогнозування, розроблений власними силами, виконуватиме всі розрахунки точніше та якісніше. У своєму ПЗ можна позначити кожен нюанс, щоб робити передбачення гранично чіткими.

Головне правильно структурувати наявну інформацію. Щоб прогнозування за допомогою нейронних мереж було точним, необхідно забезпечити правильну інтерпретацію бази даних.

Не вся інформація має використовуватися в процесі кластеризації. Важливо, щоб змінна, яка відповідає результатам гри або кінцевому рахунку, мала не навчальний, а описовий характер, тобто була задіяна в подальшому кластерному аналізі. Включення цих даних у вибірку — важливий момент, що надає змогу надалі проводити відповідну операцію.

Прогнозування результатів футбольних матчів: налаштування та навчання

Інтегрувати та навчати нейронну мережу доводиться достатньо довго, поки результати не будуть задовільними. Налаштування алгоритму полягає в корекції розміру мережі та додаткових чинників.

Якщо йдеться про самонавчання мережі з фіксованою структурою, то суть — у кількості кластерів. Деякі групи не використовуються, інші — переповнюються. Неробочий кластер перешкоджає навчанню, оскільки гальмує алгоритм.

Забита комірка небезпечна тим, що вона демонструє нездатність нейронної мережі правильно розділяти приклади, ґрунтуючись на ознаки. Точність прогнозу від такої мережі буде сумнівною.

Визначаючи коефіцієнт адаптації, необхідно дотримуватися балансу. Якщо налаштувати велику швидкість навчання, приклади можуть мігрувати між найближчими кластерами. Але якщо програма добре і правильно організована, користувачеві не доведеться брати участь у процесі навчання.

Прогнозування спортивних подій: практичне застосування у бетінг-бізнесі

Нейромережева кластеризація передбачає навчання під час практичного використання. Постійне нарощування інформаційної бази підвищує точність подальших розрахунків. Сучасний букмекерський бізнес має можливості штучного інтелекту для формування коефіцієнтів.

Сучасний бетінг — це великі гроші. Від того, наскільки грамотно розрахований коефіцієнт, залежатиме прибуток БК. Просунута нейронна мережа здатна краще за будь-якого професіонала передбачити ймовірність результатів подій, зробивши це миттєво.

У майбутньому нейронні мережі навчаться самостійно виконувати такі дії:

• аналізувати поведінку гравців на полі;
• проводити оцінювання дій спортсменів;
• досліджувати ланцюжок володіння м'ячем;
• складати найефективніші моделі атаки тощо.

Штучний інтелект відкриє нові можливості та дасть змогу створити максимально точні методи прогнозування футбольних матчів.

Підсумки

Бетінг-бізнес має робити все, щоб вигравати у будь-якій ситуації, незалежно від результату. Тому необхідно правильно складати коефіцієнти на результат спортивної події.

Правильно навчений штучний інтелект, який зважає на безліч чинників, здійснить прогноз не краще за компетентного аналітика, але набагато швидше. Надалі, залежно від розвитку технології та розширення її можливостей, роль нейронних мереж у букмекерському бізнесі лише зростатиме.

У нас замовляють:

• букмекерську контору під ключ;
• софт від авторитетних розробників;
• інтеграцію платіжних систем;
• програми маркетингового просування.

Замовити послугу