مسابقات فوتبال یادگیری ماشینی برای پیش بینی مسابقات فوتبال

سایت hceap.info تقدیم میکند

مسابقات فوتبال یادگیری ماشینی برای پیش بینی مسابقات فوتبال

یادگیری ماشینی برای حدس مسابقات فوتبال

دو سال قبل از خودم پرسیدم کـه آیا بـه هیچ وجه قابلیت استعمال از هوش تصنعی و مصنوعی ؛ از روش تکنیک هاي‌ یادگیری ماشین ؛ برای حدس فیض مسابقات فوتبال وجود دارااست؟ و چنانچه آن گونه می‌باشد ؛ آیا می‌شود از بـه عبارتی سبک یادگیری ماشین برای ابتکار عمل در کسب و کار بهره برد.

داده کاوی مسابقات فوتبال

برای تعریف مختصر مراحل ؛ اینجانب با جمع آوری هر چه بیشتر داده ها در چنگ داشتم آغاز کردم. اینجانب داده ها مرتبط با بازی هاي‌ دیرین را از هر منبع و API متفاوتی استخراج کردم. عده اي از منابع مهمتر Football-data ؛ Everysport و Betfair بودند.

تصاحب کردن مجموع داده هاي‌ مرتبط با مسابقات کهن ؛ پاره اي کردن ان‌ها و قرار دادن ان ها دریک مقر داده. عاقبت اینجانب از اطلاعات برای یادگرفتن سبک یادگیری ماشین ؛ استعمال از ان برای پیش گویی بازی هاي‌ آینده استعمال کردم.

طریق اندازه گیری همت سبک یادگیری ماشین

در حال حاضر بـه طور طبیعیً یک بازی فوتبال غیر قابل حدس بودن ان میباشد. پیش بینی میزنم بـه همین استدلال بازی را دوست داریم. ولی اینجانب هنوز وسواس داشتم کـه از طریق یادگیری ماشین برای پیش گویی بازی ها بهتر از ذهن خودم استعمال کنم.

اینجانب می‌دانستم کـه مانند اکثر انسانها اینجانب تدابیر را بر پایه ي احساسات و خیر حقیقت ها سازه میکنم. بدین ترتیب شاید تا حدودی مغرضانه کار کنم. مطمئناً می دانم کـه اینجانب اکثر وقت ها در قبل بر طبق “شم روده” شرط بندی می کردم.

او‌لین سوالی کـه بایستی بـه ان جواب می دادم این بود کـه بـه چه شکل میتوانم اندازه گیری کنم کـه آیا سبک یادگیری ماشین اینجانب توفیق آمیز میباشد یا این‌که خیر. اینجانب خیلی سریع فهمیدم کـه اندازه گیری درصد حقیقی بازیهای صحیح پیش بینی زده گردیده چنانچه این را درباره با چیز دیگری قرار ندهم ؛ صحبت چندانی را نمی‌زند.

و شایسته ترین چیزی کـه میتوانم برای رابطه سبک با ان داشته باشم ؛ تامل دیگرافراد بود. معمولی ترین شیوه برای چک ان ؛ تحلیل شانس تهیه و تنظیم گردیده در بازار میباشد. بدین ترتیب اینجانب آغاز بـه مقایسه طریق سعی سبک اینجانب در شکل شرط بندی در Betfair کردم چون شانس ان‌ها در شرط بندی اشخاص علیه یک دیگر تهیه و تنظیم گردیده اسـت. این سبب میگردد شانس رفلکس انچه حدس می‌نماید “بازار” باشد.

مسابقات فوتبال یادگیری ماشینی برای پیش بینی مسابقات فوتبال

سود مسابقات فوتبال

چیره هاي‌ جمع شده در حین زمانبنابراین فعلاً ؛ دو سال قبلی می‌باشد. آیا این سبک منجر ثروتمند شدن اینجانب گردیده‌اسـت؟ خیر ؛ ابداً خیلی زود فهمیدم کـه حدس هاي‌ سبک اینجانب در اکثر موردها با بازار منطبق داشته میباشد. ازآنجاکه اینجانب از یک سبک بر پایه ي رگرسیون استعمال میکنم ؛ میتوانم اقتدار احتمال فیض مشخصی از یک بازی را حدس کنم.

ودر کارکشته ترین سکو احتمالاتی کـه سبک اینجانب میدهد ؛ نسبتاًً 70٪ از بازی ها را بـه صدق پیش گویی مي نماید. اینک زمینه این می‌باشد کـه بازار معدود وبیش بـه بـه عبارتی نیکی کار مي نماید و درآمد حقیقی و واقعی از سبک مرا سخت مي نماید. البته صادقانه بیان کنم ؛ اینجانب هیچ گاه حقیقتاً تاءمل نمیکردم کـه یک ماشین پول ساخت کنم. در ازای ؛ اینجانب بـه یکسری نگرش راجع بـه فرضیات و محدودیت هاي‌ Big Data و Machine Machine آموخته ام.

یک کدام از اولی مواقعی کـه آغاز بـه آنالیز ان کردم این بود کـه با پرورش مقدار داده هاي‌ سبک برای یادگیری ؛ فیض تدبیرها بـه گذر زمان التیام می یابد. این چیزی می‌باشد کـه اینجانب ابداً ندیده ام. دو سال پیش اینجانب با داشتن حدود 2000 بازی در مقر داده خویش استارت کردم کـه یک دسته داده بـه طور کاملً محصور بـه آنان داشت. همین حالا حدوداً 30؛000 بازی دارم.

هر بازی دربرگیرنده داده هایي از هوا و فاصله در بین مجموعه ها ؛ زمین هاي‌ منزل ؛ شوت ها و کرنرها می‌باشد. بادقت بـه تمامی این اطلاعات و این حقیقت کـه‌این سبک توانسته می‌باشد بـه گذر زمان مجال “خاطر بگیرد” ؛ هنوز پیش بینی ها را التیام نداده میباشد. این بـه اینجانب آموخته میباشد کـه یادگیری ماشینی تنها شـما‌را در کوشش برای پیش گویی غیر قابل پیش گویی می‌برد.

تعمیم مسابقات فوتبال

اینجانب همین طور فهمیدم کـه توان یادگیری ماشین از اکثری جهات بـه توان ان برای تعمیم بی طرفانه بستگی داراست. طی دو سال پیشین ؛ اینجانب بسیار کنجکاو بودم کـه ببینم آیا سبک اینجانب می تواند فرصت ناکامی یا این‌که باخت خطوط را حدس نماید.

از جمله ؛ آیا می توان پیش گویی کرد کـه بارسلونا بعداز 10 موفقیت متواتر بالاخره چه وقتی ناکامی خواهد خورد؟ درصورتی کـه سبک میتواند آرم هاي‌ کوچکی پیدا نماید کـه آرم دهنده نوعی نابهنجاری باشد. خوب ؛ نشانه داده می‌باشد کـه درین فعالیت چندان خوب وجود ندارد.

آنچه در قبال یافتم این بود کـه در طی مجال حقیقتاً خوب بود ؛ شرط بندی علیه گروه هاي‌ گران بها. مثلاً ؛ در فصل قبلی دیدم کـه بـه چه شکل سبک اینجانب اکثر اوقات حاصل را مقابل بوروسیا دورتموند حدس می‌نماید در حالی کـه بازار حدس دیگری دارااست. در نقطه پایان دورتموند فصل بدی را پشت رمز گذاشت و سبب ساز شد سبک اینجانب در این جا نسبت بـه بازار حقیقتاً غالب باشد.

این فصل درخصوص مجموعه هایي مانند لیورپول و چلسی نیز همین را چشم ام. بـه این ترتیب عبرت آموخته گردیده این میباشد کـه بعضی از اشخاص قصد بـه تصمیم گیری بر طبق احساسات دارا‌هستند. لیورپول و دورتموند دسته هایي می‌باشند کـه اشخاص متعددی دوست دارا هستند ودر برخی مواقع شـما بـه مکان مغز با قلب خویش حدس میکنید. سبک یادگیری ماشین اینجانب چنین وجود ندارد.

دستاوردهای راحت

آخری البته خیر کمترین پیش بینی ؛ اینجانب آموختم کـه حدس بهتر از بازار طاقت فرسا می‌باشد. هنوز هم ؛ هنگامی استارت بـه دیدن انچه کـه در واقع بـه دست آورده بودم ؛ کردم ؛ نکات تماماً شگفت انگیزی را فهم و شعور کردم. از یک اپلیکیشن بی آلایش پایتون ؛ و کمتر از 10 هزار ستون کد ؛ اینجانب هنوز چیزی صحیح کرده ام کـه بـه خیر بازار فعالیت مي نماید. سبک اینجانب همین طور می توانست به طور هفتگی شرط بندی هاي‌ جالبی را گزینش نماید ؛ دقیقاً مانند هر خبر نامه یا این‌که متخصصی.

با این تفاوت کـه برای دستیابی بـه حاصل شبیه نیازی بـه بـه کار گیری زیاد از فعالیت دستی نبودم. بـه این ترتیب دیدگاه مهم این میباشد کـه با تعمیم دادن ممکن میباشد نتوانید شرط بندی کـه سبب ساز ثروتمند شدن شـما میگردد را پیدا فرمایید ؛ البته در شرایطی‌کـه در متن درست قرار گیرد ممکن میباشد در وقت شـما صرفه جویی نماید.

مسابقات فوتبال یادگیری ماشینی برای پیش بینی مسابقات فوتبال

استعمال از یادگیری ماشین در اختراع در کسب و کار

با این دیدگاه آغاز بـه محاسبه پروژه دیگری کردم کـه طی 5 سال قبل مشغول ان بوده ام. بستر ابداع ایده هاي‌ کلان. کاری کـه می‌خواستم اجرا دهم این بود کـه با بـه کارگیری از ایده هاي‌ جمع آوری گردیده از نیروی کار یک کمپانی ؛ یه خرده هوش تصنعی و مصنوعی را بـه عمل گرفتم و کوشش کردم پیش گویی کنم کـه آیا این ایده عملی می‌گردد یا این‌که نه.

ما آغاز کردیم با دیدن نظرات صحیح مثل این‌که این یک مسابقه فوتبال میباشد. ما اطلاعات را پاره اي کردیم ؛ البته بـه مکان عکس و هوا ؛ آنالیز کردیم کـه چه تعداد با یک ایده تعامل داشته اند و بـه چه روشی. بـه جهت صلاحدید ؛ اینجانب بـه جزئیات نمی‌پردازم ؛ البته فیض تماماً شبیه سبک فوتبالی بود کـه تا قبل از اینً شرح داده شد.

در حال حاضر میتوانیم حدس نیکی در خصوص اجرای ایده یا این‌که عدم ارائه داده هاي‌ مو جود در ایده ارائه دهیم. این روشی می‌باشد برای تعمیم نظرها ؛ جواب دادن بـه سوال و دانستن دست اندرکاران پشت یک ایده خوب. بدین ترتیب هوش تصنعی قادر اسـت نقشی مهم در ابتکار در بیزنس داشته باشد.

تصمیم گیری سریعتر

با استعمال از ابزار تجزیه و محاسبه تصمیم گیری بر پایه ي هوش تصنعی ؛ هوشمندانه و سریع تر در زمینه‌ي داده هاي‌ ایده پردازی خویش تصمیم بگیرید.

آنالیز فرمایید

با این حالا – آیا خواهیم توانست ایده خیر و خوبی پیدا کنیم کـه از الگوهای کلی یک ایده پیروز تقلید نکند؟ خیر ؛ خیر حقیقتاً – دست کم هنوز. هنوز هم برای این جنس ؛ و با اعتنا بـه این‌که شـما بـه سازمانی نگاه می کنید کـه بـه عنوان مثالً 10؛000 ایده درسال ساخت و ساز می‌نماید ؛ یافتن هر ایده خیر و خوبی حقیقتاً مشقت بار و وقت گیر میباشد.

بـه این ترتیب صرفا با کاهش 10 هزار ایده بـه 100 ایده احتمالی و تجسم نتیجه ها ؛ قادر اسـت در طی باورنکردنی صرفه جویی نماید. و این جایی میباشد کـه هوش تصنعی با سبک یادگیری ماشین بیشترین منفعت را بـه ما داده می‌باشد.

پیش گویی غیرقابل حدس بودن

ما می‌بینیم کـه موسسات داده هاي‌ متعددی را جمع آوری می نمایند و این نوید را میدهند کـه ممکن می‌باشد بتوانند از یافتن سرطان گرفته تا ایجاد کرد ماشین هاي‌ خودران پیش گویی نمایند. و ممکن میباشد خصوصاً در مواقعی کـه کلی گویی موجب صرفه جویی در وقت می‌گردد. پیاده سازی هاي‌ دکتری نمونه نیکی دراین باره می‌باشد.

با مشاهده عکسهای برند هاي‌ میلاد ؛ یک سبک یادگیری ماشین قادر اسـت محتمل ترین مورد ها سرطانی را از در بین دسته اي از عکسهای تعیین نماید کـه در وقت و هزینه پزشکان صرفه جویی می‌نماید.

ولی بخش اعظمی از مواقعی کـه ممکن می‌باشد شرکتهای حدس نمایند ماهیتی غیر قابل حدس دارااست. خوی بشر یکی از می‌باشد. چنانچه اخلاق انسانی اصولاً غیر قابل حدس باشد ؛ تا چه حد خواهیم توانست حدس کنیم؟ ما میتوانیم تعمیم دهیم ؛ اشخاص را مبنی بر آنچه دوست دارید بخورید ؛ تماشا نمائید یا این‌که ایفا دهید در مجموعه هاي‌ متفاوت در اختیار بگذاریم ؛ ولی صادقانه چه کسی دوست دارااست تعمیم یابد؟

مسابقات فوتبال یادگیری ماشینی برای پیش بینی مسابقات فوتبال

مسابقات فوتبال

انچه دو سال قبل بـه اینجانب آموخته این میباشد کـه ما بـه نوعی اینک ممکن میباشد شاهد یک حباب Big-Data باشیم. آیا بیگ دیتا حقیقتاً نابهنجاری ها را پیدا خواهد کرد یااینکه حقیقتاً در تعمیم دادن تماماً خوب میباشد؟

اکثری از وعده هاي‌ داده گردیده بوسیله شرکتهای این میباشد کـه ان‌ها میتوانند سوزن را در انبار کاه پیدا نمایند. با این درحال حاضر ؛ بیشتر این نتیجه ها مبنی بر تعمیم می‌باشد. ان‌ها ممکن میباشد این فعالیت را جاری ساختن دهند چون قیمت آنان اکنون اکثر زمان ها بر طبق مقدار داده اي میباشد کـه دارا هستند و خیر کاری کـه با ان اعمال میدهند.

ودر شرایطی کـه ان ها با این حقیقت راست گو باشند کـه تعمیم میدهند ؛ مورد ها خوب می‌باشند ولی هنوز تعمیم میدهند ؛ بها ان ها کاهش مییابد. اینجانب امیدوارم کـه بتوانیم آینده اي را ببینیم کـه بها هاي‌ کمپانی بیشتر از انچه کـه با اطلاعات ایفا میدهند ؛ براساس اطلاعات صورت بپذیرد. این عمل بـه شفافیت و صداقت احتیاج دارااست ؛ همان گونه کـه در سبک فوتبالی ام بوده ام.

ذهن ها آخرین مسابقات فوتبال

بـه این ترتیب ؛ تاوقتی‌کـه کسی خطا مرا اثبات نماید ؛ اینجانب کلاً در اقتدار Big Data قانع نشده ام. اینجانب صرفا در مواقعی بـه ان خاطرجمعی دارم کـه موردها بدیهی باشد و یک کدام از بارزترین و شایسته ترین مورد ها مثال هایي در قضیه بهداشت و معالجه می‌باشد. در غیر این شکل خطر این می‌باشد کـه شـما در فیض با داده هاي‌ متعددی روبه‌رو گردید کـه مقدار مجموع ان ها بـه جز کلیات پهناور ؛ هر احتمالی را خفه می‌نماید.

شما در سایت hceap.info همیشه پرطرفدارترین پستهای جهان را خواهید دید

دیدگاهتان را بنویسید