Cortana intelligence suite ставки на спорт

Zulkinris

Словом, недоработали IT-хедлайнеры свои прогнозы… Самое точное предсказание на Евро Microsoft оказалась точнее, сделав тогда ставку на немцев.

...
Компания Рейтинг Бонус Сайт
Pari 4.9 25000 р Сайт
Мелбет 4.7 101000 р Сайт
BetBoom 4.5 10000 р Сайт
Бетсити 4.4 3000 р Сайт
FONBET 4.2 17000 р Сайт
LEON 4.2 3000 р Сайт
Olimpbet 4 10500 р Сайт

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 cortana intelligence suite ставки на спорт 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 cortana intelligence suite ставки на спорт 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 любом 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 т.

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.

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 2 / Хабр

Одна группа сервисов предоставляет вероятности победы обоих игроков в матче, оставляя статистику матча и историю игрока для самостоятельного анализа пользователя. Таким образом, они используют результаты прогнозирования на основе стохастических иерархических методов.

Таких ресурсов большинство: toptennistips. Сервисы на cortana intelligence suite ставки на спорт 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 т.

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.

Футбольный прогноз от Microsoft

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.

Искусственный интеллект в ставках на спорт | Футбольные трансферы ЕКСКЛЮЗИВЫ

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 прогнозирования 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 соотношении, cortana intelligence suite ставки на спорт вероятность ничьей в матчах для каждой игры отборочного тура. В целом феномен «коллективного знания» недооценен, считают в Microsoft.

Drive transformative change with advanced analytics in Cortana Intelligence Suite and Microsoft R

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 начале июля заметка о сервисе появилась на vc. Изучение предиктивных алгоритмов в выпускных и диссертационных проектах привело авторов к мысли отработать свои модели на теннисных матчах. Из данных о сыгранных матчей в турнирах ITF и ATF с по выделили такие признаки как cortana intelligence suite ставки на спорт матча, покрытие, турнир, количество эйсов, количество двойных ошибок, процент выигрыша на первой и второй подаче, средняя скорость подачи каждого игрока, возраст игроков, оценочная мотивация выигрыша, предыдущие встречи игроков, травмы, время отдыха между матчами и т.

К этим данным применили алгоритмы машинного обучения. Валидация модели проводилась на матчах года. Высокий ROI обеспечивается за счет того, что алгоритм сам отсекает прогнозы с низкими коэффициентами. Средний выигрышный коэффициент — 1, Всего с начала г по настоящий момент алгоритм дал прогноза, за Алгоритм, используемый в системе, создатели не раскрывают, однако из анализа опубликованных работ и наблюдением за поведением самой системы можно предположить, что это нейронная сеть.

Например, создатели рассказали, что при настройке модели столкнулись с переобучением и были вынуждены корректировать обучающие признаки. Последнее крупное обновление алгоритма было проведено в начале июля г. Статистика прогнозов с начала до текущего матча доступна на сайте в разделе История.

С момента запуска авторы ведут открытый мониторинг прогнозов на платформе Blogabetчтобы избежать обвинений в подтасовке статистики. Библиография cortana intelligence suite ставки на спорт. Clarke and D. Using official ratings to simulate major tennis tournaments.

Искусственный интеллект сможет угадать результаты всех матчей – это миф?

International Transactions in Operational Research, 7 6 —, Ma, C. Liu, and Y. Journal of sports sciences, 31 11 —55, Somboonphokkaphan, S. Phimoltares, and C. Technical report, Imperial College London, London, Wagner, D. Using Machine Learning to predict tennis match outcomes. MIT cortana intelligence suite ставки на спорт. Panjan et al. Искусственный интеллект Microsoft предсказал победителей полуфиналов чемпионата мира по футболу.

Прогнозы Microsoft совпадают с ожиданиями букмекерских контор: у «Лиги ставок», «Фонбета» и «Леона» коэффициенты на победу Бельгии и Хорватии выше коэффициентов Франции и Англии. Искусственный интеллект Microsoft Bing уже публиковал свои предсказания перед началом группового этапа чемпионата.

Для каждого из 48 матчей он предсказывал вероятность победы той или иной команды. При этом ничья, по версии алгоритма Bing, ни разу не была наиболее вероятным результатом встречи. Алгоритмы анализируют массу информации о футболе, включая официальную статистику, информацию о травмах, поисковые запросы, сообщения в социальных сетях, лайки и ожидания фанатов, поясняет Microsoft. А вот успешность алгоритма в предсказаниях на чемпионате Европы по футболу в г.

Ошибся тогда Microsoft и с самым главным матчем.