Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

Нейронные сети и ставки на спорт

нейронные сети и ставки на спорт

Просмотр темы4. Нейронные сети прогнозы на спорт Как нейронные сети используются для прогнозирования ставок. Нейронные. Логистическая регрессия; Нейронные сети; Метод опорных векторов Важно отметить, что в силу специфики рынка ставок на спорт. Прогнозы на спорт 18.02.12, 1xbet букмекерская вход Развлекательные разделы на сайте, нейронные сети по ставкам на футбол. Ставки в догонку. нейронные сети и ставки на спорт

Opinion: Нейронные сети и ставки на спорт

Ставки сделаны фильм 1997 смотреть онлайн Fonbet личный кабинет вход зеркало
Ставки на спорт балтбет 1xbet мобильная версия регистрация
1xbet gh Leonbets доступ +к сайту россия

Microsoft и Yahoo! пытались прогнозировать футбол с помощью нейросетей – все испортили португальцы

Есть ли будущее у искусственного интеллекта в ставках?

Футурологи считают, что привычное любому капперу прогнозирование результатов спортивных событий на основе анализа статистики и сбора актуальных новостей команд и лиг уже пора скидывать с корабля современности. Информационные технологии активно внедряются в сферу букмекерского бизнеса, причем с обеих сторон – как букмекеры, так и игроки активно применяют сложные алгоритмы, способные взять на себя рутинную аналитическую работу, для получения максимальной выгоды.

Особую популярность приобретают системы поддержки решений игрока, которые или предлагают свои прогнозы на матчи или как минимум дают сигналы игроку, обращая внимание на возможные ошибки букмекеров.

В основе работы таких систем, как правило, лежит машинное обучение, а один из наиболее популярных методов такого обучения – нейронные сети.

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. Ключевое свойство нейронных сетей – способность обучаться и улучшать свою работу.

На картинке представлена самая тривиальная и распространенная схема сети. В сложных программах входной слой намного шире, а скрытых слоев намного больше. Кружки – нейроны, стрелки – связи между нейронами.

Значения на входном слое нейронов – это факторы, влияющие на результат. Значения связей перед началом обучения, как правило, случайные. Значения в скрытых слоях до выходного слоя вычисляются по специальным формулам.

Общий алгоритм обучения нейронной сети следующий: 

  1. моделировать работу нейронной сети по текущим значением нейронов и связей
  2. сравнить результат, полученный сетью, с известным (нужным) результатом
  3. вычислить размер ошибки 
  4. исходя из ошибки скорректировать значения связей по специальным формулам

Процесс циклично повторяется до тех пор, пока нейронная сеть не достигнет нужного уровня точности. 

Области применения нейронных сетей практически безграничны, нам же стоит отметить, что они очень популярны в системах прогнозирования.

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.

Например, на чемпионате мира в 2014 году Google испытал способности своей нейронной сети – в нейросервисах компания использовала внутренние особенности команд для анализа матча с их участием и формирования прогнозов. 

Свое участие в пробе «электронных прогнозов» перед Евро-2016 объявил и Microsoft. Мнение о результатах каждого матча формировалось с помощью облачного сервиса продвинутой аналитики и машинного обучения Cortana Intelligence Suite. Сервис обрабатывал большие массивы информации об участниках матчей: предыдущие игры, эффективность игроков, травмы, а также контент в СМИ.

В итоге, Microsoft сделали долгосрочный прогноз, в соответствии с которым наиболее вероятным финалом чемпионата считалась встреча сборных Германии и Испании, а победителем – тогдашние чемпионы мира. Несмотря на довольно успешный старт интеллектуальной гонки (в первом матче Евро-2016, как и предсказал сервис, Франция одолела сборную Румынии с преимуществом в один мяч (2:1), мнение системы о решающем матче турнира оказалось ошибочным – там встретились сборные Португалии и Франции.

Yahoo! для прогнозов на Евро-2016  использовал своего спортивного сервиса и блог-платформы Tumblr.Yahoo! – обрабатывались целевые сообщения, связанные с турниром. С помощью технологии Opta Data (от Opta Sports) анализировалась статистика участников турнира за последние четыре года. По мнению системы от Yahoo!, Португалия должна была вылететь на стадии четвертьфинала – ну да, расскажите это Эдеру.

Из 36 матчей группового этапа система верно предсказала только 13. Но из них точный счет был спрогнозирован целых восемь раз.

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.

На данный момент ни один искусственный интеллект не получил большого общественного признания и подтвержденного статуса успешной системы для прогнозирования результатов спортивных событий. Как кажется, IT-гиганты пробовали свои силы больше ради развлечения и хайпа. 

Особую ценность подобные системы могут иметь для профессионалов в сфере ставок на спорт. Необходимо только соединить их знания и аналитический опыт с программистами высокого уровня. 

В сети несложно найти информацию об уже созданных подобных системах. Впрочем, быстро верить в их успешность не следует. 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.

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?

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

Источник: [https://torrent-igruha.org/3551-portal.html]

0 thoughts to “Нейронные сети и ставки на спорт”

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *