Мы заканчиваем с классификация по нескольким меткам проблема не путать с многоклассовой классификациейпоскольку результат игры может привести к тому, что один или два прогноза будут правильными.
Например, победа домашней команды приведет к двум выигрышным ставкам: « Win Home " а также " Выиграй дом или ничья ». Не все ставки дают одинаковое вознаграждение. Ставка с коэффициентом 2 может принести 1 фунт прибыли, в то время как коэффициент 1. Чтобы принять это во внимание в нашей нейронной сети, нам нужно использовать пользовательскую функцию потерьФункция потерь или целевая функция является мерой того, «насколько хороша» нейронная сеть, учитывая ее обучающую выборку и ожидаемый результат.
В стандартной классификации нейронной сети мы используем функции потерь, такие как категориальная кросс-энтропия.
Однако такого рода функции дают одинаковые веса всем ставкам, игнорируя расхождения в прибыльности. В нашем случае мы хотим, чтобы модель максимизировала общий выигрыш стратегии Таким образом, ввод нашей пользовательской функции потерь должен включать потенциальную прибыль каждой ставки.
Ниже приведена наша пользовательская функция потерь, написанная на Python и Keras. Для каждого наблюдения каждой игры выполняются следующие шаги:. Для наших данных мы берем список из игр Английской Премьер-лиги, сезон —, август-декабрь года.
Он содержит описательные игровые данные, такие как названия команд, коэффициенты от Betfair и счет настроения представляющий процент положительных твиты над положительными и отрицательными твитами. Блокнот данных и Jupyter доступны на моем страница GitHub. Это необходимо преобразовать в вектор горячего кодирования, представляющий выходной уровень нашей нейронной сети.
Плюс мы добавляем шансы каждой команды как элементы этого вектора. Это именно то, что мы делаем ниже. Прежде чем обучать модель, мы должны сначала определить.
Мы используем полностью подключенная нейронная сеть с двумя скрытыми слоямиМы используем BatchNormalization для нормализации весов и устранения проблемы исчезающего градиента. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Applied Computing and Informaticsнекоторые модели показали точность немного выше, чем у экспертов в предметной области. Эти модели требуют большого количества сопоставимых и хорошо организованных данных перед анализом, что делает их особенно подходящими для прогнозирования результатов киберспортивных матчей, когда доступны большие объемы хорошо структурированных данных.
К примеру, в одном исследованииученые попытались предсказать результаты в четырех различных видах спорта: NFL регби-лигаAFL австралийский футбол по правиламсупер-регби регби-союз и английская премьер-лига по футболу EPLиспользуя данные за год. Их искусственная нейронная сеть ИНС имела 20 узлов на входном уровне, 10 узлов в скрытом слое и 1 узел на выходном слое Функции, которые использовались для всех видов спорта, были одинаковыми, а атрибуты, связанные с конкретными событиями в матче по регби или футболу, не рассматривались.
ИНС также применялась и для прогнозирования результатов скачек. Авторы исследования использовали данные скачек на ипподроме Aqueduct Race Track, проведенных в Нью-Йорке в январе года.
Машинное обучение в ставках на спорт
Для каждой лошади в скачке использовалась одна ИНС, на выходе было время финиша этой лошади. Для входных узлов в каждой ИНС использовалось восемь функций.
Это были вес лошади, тип скачек, тренер, конный жокей, количество лошадей в скачках, дистанция скачек, состояние трассы и погода. Эта оптимальная сетевая архитектурас точки зрения среднеквадратичной ошибки, состояла из четырех слоев: входного слоя с восемью входными узламидвух скрытых слоев и выходного слоя со временем завершения лошади. Однако недостатком BP было то, что время обучения было большим у LM было самое короткое время обучения.
DOI: Но количество информации и регулярное пересечение мира спорта и применения искусственного интеллекта для его прогнозирования только подтверждают интерес в создании таких систем. Остается лишь ждать, когда это количество перейдет в качество. Можно ли заработать в букмекерской конторе, или вам не дадут вынести деньги?
Причины блокировок счета. Прогрузы в ставках на спорт: что это значит и как использовать, где смотреть.
Кембриджская модель машинного обучения нашла самые рискованные и безопасные виды ставок
Betting Insider Блог Microsoft и Yahoo! Есть ли будущее у искусственного интеллекта в ставках? Нейронные сети работают по принципу человеческого мозга, но не заряжают весь банк на высокий кэф Нейронные сети — это одно из направлений искусственного интеллекта по моделированию работы человеческого мозга. Общий алгоритм обучения нейронной сети следующий: моделировать работу нейронной сети по текущим значением нейронов и связей сравнить результат, полученный сетью, с известным нужным результатом вычислить размер ошибки исходя из ошибки скорректировать значения связей по специальным формулам Процесс циклично повторяется до тех пор, пока нейронная сеть не достигнет нужного уровня точности.
Google и Microsoft попробовали предсказать результаты матчей с помощью нейросетей — все сломал Эдер Уже известны прецеденты создания систем для прогнозирования результатов спортивных событий от IT-гигантов. Мы до сих пор ждем работающую систему — это может перевернуть мир ставок Идея создать собственные программы для составления прогнозов стала довольно популярной как у представителей IT-индустрии, так и у продвинутых любителей ставок.
ПРОГНОЗЫ НА СПОРТ ОТ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Автор: Павел Кириченко Как вы думаете, искусственный интеллект сможет превзойти лучших капперов мира? Читайте также: 4 причины, почему люди проигрывают деньги в ставках — с вами это случалось? Причины блокировок счета Прогрузы в ставках на спорт: что это значит и как использовать, где смотреть. Комментарии Сначала старые. Сначала новые.
