В нейронную сеть попадает мерный вектор 18 домашних ячеек и 18 гостевыхчто позволяет учитывать домашнее преимущество. На последнем этапе я загрузил в модель результаты игр и коэффициенты, которые взял с football-data.
После сбора и форматирования данных необходимо определить внутреннюю структуру сети. Из игр я оставил 50 для финальной проверки. Модель я обучал методами ранней остановки один из методов регулирования, предотвращающий переобучение нейронной сети и исключения. Для тестирования я взял банкролл в фунтов и по критерию Келли высчитал оптимальный размер ставки. Я избегал ставок на коэффициенты больше 3. Я переобучил модель несколько раз, провел еще новые тесты, но результат оставался стабильным.
Вот несколько конкретных цифр:. ROI, безусловно, зависит от случая, но цифры в любом случае выглядят многообещающими. Для наглядности я отобразил рост банкролла и суммы ставок на графике.
Аналитик создал нейросеть для прогнозов на базе карточек FIFA и получил ROI 11%
Вдохновившись отличными результатами, я решил ставки на спорт ucoz ru модель в боевых условиях. Оставались важные нюансы — угадать стартовые составы и схемы игры для каждой команды. Это не так и сложно в начале чемпионата, но к весне меняется очень многое.
Это не критично, но было много игроков, чьи показатели значительно изменились за год тот же Салах. Оставалось ждать новой FIFA с актуальными рейтингами.
Еще один минус — трансферное окно еще было открыто после старта чемпионата, и обновления составов продолжались. Я просимулировал сезон миллион раз на ноутбуке это заняло около 8 минут и подсчитал среднее количество очков, побед, поражений и ничьих. Затем я высчитал процент, как часто команды финишировали первыми, в первой четверке, в зоне вылета.
Получив первые результаты, я немного проиграл с моделью, например, допустив уход Азара, я ставил вместо него Виллиана рейтинг 91 против Это приводило к тому, что «Челси» недобирал 4 очка по итогам сезона.
Или убирал из «МЮ» Де Хеа и ставил в ворота Ромеро — манкунианцы к концу сезона набирали на 3 очка меньше. В целом, я очень доволен работой модели. Это неидеальный способ моделирования футбольного матча. Футбол гораздо сложнее: тренер, мотивация, погода, стадия сезона, график, удача.
Тем не менее, исследование получилось занимательным. Во-вторых, SVM часто опережают нейронные сети по точности прогнозирования, особенно при высоком отношении признаков к обучающим примерам.
Однако на обучение SVM тратится намного больше времени, а модели тяжело настраивать. Суть игры — перед началом мирового турнира ATP любой желающий на сайте ATP пытался по турнирной таблице предсказать победителей во всех предстоящих матчах вплоть до победителя турнира. Авторы использовали 15 признаков, в основном посетовую статистику игроков. Обучающая выборка составила примеров, для тестирования модели использовали перекрестную проверку на примерах.
Работа Panjan et al. Они применяли SVM, наряду с другими алгоритмами классификации, для прогнозирования успешности карьеры молодых теннисистов из Словении в сравнении с их сверстниками и старшими теннисистами. Другие алгоритмы МО Машины опорных векторов несомненно заслуживают более пристального внимания как модели для прогнозирования тенниса.
Важно отметить, что для выдачи хороших вероятностей SVM требуют ступенчатой калибровки, в то время как для логистической регрессии и нейронных сетей такой шаг не обязателен. Кроме того, для прогнозирования теннисных матчей могут быть использованы и байесовские сети, моделирующие взаимозависимость между разными переменными. Каждая модель имеет разную эффективность в различных условиях.
Машинное обучение можно использовать и для построения гибридной модели, сочетающей в себе выходные данные с других моделей. Так, прогнозы разных моделей могут стать отдельными признаками, и модель можно обучить для анализа сильных и слабых сторон каждой из. Например, прогноз нейронной сети можно объединить с моделью общего соперника, используя параметры матча для взвешенной оценки относительного влияния двух прогнозов.
Проблемы с машинным обучением Переобучение Как уже говорилось, для обучения описанных моделей доступно очень много исторических данных. Однако, важно отметить, что игру теннисистов в предстоящем матче нужно оценивать на основании их прошедших матчей: только недавние матчи на таком же покрытии корта со схожими соперниками могут точно отражать ожидаемый результат игрока.
Ясно, что таких данных крайне мало для моделирования, а это может привести к переобучению модели. Это значит, что модель будет описывать случайную ошибку или шум в данных вместо релевантной закономерности.
Чтобы избежать переобучения, нужно отбирать только наиболее релевантные признаки матча. Для самого процесса отбора признаков также существуют отдельные алгоритмы. Устранение нерелевантных признаков также позволит снизить время на обучение. Оптимизация гиперпараметров Обучение модели оптимизирует параметры модели, например, веса в нейронной сети.
Однако в модели как правило есть и гиперпараметры, которым не обучают и которые нужно настраивать вручную. Например, для нейронных сетей одними из конфигурируемых гиперпараметров являются количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое. Получение оптимальных гиперпараметров для каждой модели — процесс эмпирический.
Традиционный алгоритмический подход — поиск по сетке — подразумевает исчерпывающий поиск по заранее определенному пространству признаков.
По этим причинам успешная модель для прогнозирования тенниса требует тщательного отбора гиперпараметров. Стохастические модели могут прогнозировать вероятность исхода матча с любого начального счета, а значит, их можно использовать для live-ставок. Модели машинного обучения как правило не перестраиваются по ходу текущего матча.
И хотя текущий счет можно было бы использовать в качестве признака матча, ресурсоемкость такой модели выросла бы в разы, а влияние на точность или ROI могло быть минимальным. Отчасти это обусловлено лучшей доступностью исторических данных и коэффициентов по игрокам ATP, отчасти тем, что для женщин могут оказаться релевантными дополнительные признаки, что потребует перепроверки и перекалибровки модели.
В программы для ставки на спорт случае, прогнозирование женского тенниса со всеми его особенностями является прямым полем деятельности для машинного обучения, и возможно мы увидим такие исследования в будущем.
Кейсы МО для прогнозирования тенниса Исследовательский интерес к прогностическим моделям для тенниса привел к появлению сервисов, предлагающих пользователям результаты такого прогнозирования. Важно отметить, что в силу специфики рынка ставок на спорт, в интернете активны множество людей-прогнозистов капперов, типстеров и. По понятным причинам в большинстве случаев они оказываются мошенниками, что легко отследить по количеству деталей и корректности технической информации, которую они раскрывают или не раскрывают.
После отсева людей-прогнозистов остается лишь несколько ресурсов, использующих по всей видимости, реальные математические модели. Несмотря на то, что они, как правило, не раскрывают используемые алгоритмы и методы, их можно отследить по косвенным признакам. Одна группа сервисов предоставляет вероятности победы обоих игроков в матче, оставляя статистику матча и историю игрока для самостоятельного анализа пользователя.
Мозговой штурм: как нейросети могут изменить индустрию ставок
Таким образом, они используют результаты прогнозирования на основе стохастических иерархических методов. Таких ресурсов большинство: toptennistips. Сервисы на основе машинного обучения анализируют не только вероятности выигрыша, но и применяют самообучающиеся алгоритмы к исторической статистике по игрокам и параметрам матча. Для каждого игрока система анализирует его уникальный стиль игры и дает рекомендации по трем ключевым показателям keysкоторых должен достигнуть теннисист, чтобы увеличить свои шансы на выигрыш в текущем матче.
Система берет статистику турниров Большого шлема с г. IBM уже много лет является официальным партнером турниров Большого шлема: компания собирает и обрабатывает всю статистику этих матчей. IBM утверждает, что для каждого матча Keys to the Match анализирует до 41 миллиона точек данных, в том числе очки, счет, длительность, скорость подачи, процент подач, количество ударов, типы ударов и.
На основании анализа система определяет 45 ключевых динамических показателей игры и выделяет из них три, которые наиболее важны для каждого игрока в данном матче: 19 ключей для атаки, 9 для защиты, 9 для выносливости и 8 ключей, описывающих общий стиль игры.
За турнир система создает в общей сложности предиктивных моделей. Для выбора трех ключевых признаков система также анализирует разницу в статистике игрока по каждому из четырех турниров Большого шлема, историю личных встреч соперников и историю игр со схожими соперниками. На каждого игрока создается профиль со всей релевантной статистикой, после чего алгоритм кластеризации разделяет игроков по степени схожести профилей и стиля игры.
IBM не раскрывает, какие именно прогностические алгоритмы используются в системе. Более того, несмотря на фразу «предиктивная аналитика», постоянно встречающуюся в маркетинговых материалах о Keys to the Match, представитель IBM Кеннет Дженсен подчеркивает : «Система не создана для прогнозирования победителя в матче или сете. Цель Keys to the Match — определить три показателя результативности игрока и отследить текущую игру теннисиста в сравнении с его предыдущими результатами и показателями сопоставимых игроков».
Microsoft Система искусственного интеллекта Cortana Intelligence Suite от Microsoft пока не использовалась для 1win минимальная ставка тенниса, однако ее активно тестируют на прогнозировании футбольных матчей, поэтому рассказ о ней включен в этот обзор более подробно можно почитать.
Кортану впервые опробовали для прогнозирования спорта в г, когда она предсказывала результаты матчей Чемпионата мира по футболу. Тогда правильными оказались 15 из 16 прогнозов исходов игр. После этого Microsoft составляла прогнозы для чемпионата мира по футболу среди женщин, английской Премьер-лиги, Лиги чемпионов УЕФА, чемпионата Бразилии, чемпионата Франции, чемпионата Испании, чемпионата Германии, чемпионата Италии.
Для прогнозирования результатов система использует комплексный анализ двух факторов: статистические данные соотношение побед и поражений команды, количество забитых голов, место проведения матча, погодные условия и данные веб-поиска и социальных сетей феномен «коллективного разума».
Шанс выигрыша каждой команды определяется в процентном ставки на спорт рф, рассчитывается вероятность ничьей в матчах для каждой игры отборочного тура. В целом феномен «коллективного знания» недооценен, считают в Microsoft.
Результаты мероприятий, на которые, казалось бы, общественное мнение повлиять не может футбольные чемпионаты как раз этот случайна самом деле можно предсказать, анализируя поведение людей в интернете. Так Cortana Intelligence Suite прогнозирует результаты ТВ-шоу, выборов, церемоний награждения и самых разных конкурсов, основанных на голосовании.
Система выявляет, какие именно публичные действия пользователей коррелируют с распределением голосов. На этих корреляциях и составляются предиктивные алгоритмы. Однако, футбольный матч — это не голосование, а по своей структуре он сложнее тенниса, и результаты прогнозов Кортаны пока все еще далеки от идеала. Результат нам известен. Сервис OhMyBet! В основе работы таких систем, как правило, лежит машинное обучение, а один из наиболее популярных методов такого обучения — нейронные сети.
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. Кружки — нейроны, стрелки — связи между нейронами. Значения на входном слое нейронов — это факторы, влияющие на результат.
Машинное обучение для ставок на спорт: это не основная проблема классификации.
Значения связей перед началом обучения, как правило, случайные. Значения в скрытых слоях до выходного слоя вычисляются 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. Уже известны прецеденты создания систем для прогнозирования результатов спортивных событий от IT-гигантов. Например, на чемпионате мира в 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 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.