Mạng lưới thần kinh nhân tạo có dự đoán được kết quả của trò chơi thể thao không?

Question

Tôi đã cố gắng tìm một cái gì đó nguyên bản và thú vị để làm với mạng thần kinh nhân tạo (ANN) như một dự án cá nhân/học tập và tôi sẽ rất tuyệt nếu tôi có thể dự đoán kết quả của trò chơi thể thao (đặc biệt là trò chơi NHL).

Tôi khá chắc chắn sẽ dễ dàng phát triển ANN có thể dự đoán nhóm nào có nhiều khả năng giành chiến thắng nhất (thường là đội có hồ sơ tốt hơn). Tuy nhiên, những gì tôi muốn làm là tạo ra một ANN có thể cho biết kết quả là như thế nào, tương tự như tỷ lệ cược cược.

Đây có phải là điều ANN có thể làm không? Trong khẳng định, tôi có thể mong đợi thành công như thế nào? Tôi biết tôi không thể đánh bại nhà cái (ít nhất là không có giải pháp phần mềm). Tôi muốn làm điều này như một dự án giải trí/thử thách cho bản thân mình. Tôi không mong đợi để đặt cược tiền vào các trò chơi thể thao với dự án này.

Answer 1

Quay lại những ngày của IBM XT tôi đã chơi với chương trình ANN chia sẻ để thử và cải thiện cơ hội của tôi trên các hồ bơi bóng đá Anh (bóng đá). Đây là một hình thức cá cược nơi bạn cố gắng và dự đoán trận đấu bóng đá nào sẽ dẫn đến hòa. Tôi đã gán cho mỗi đội một số rồi xem lại các kết quả quá khứ kỹ lưỡng và từ đó họ tạo ra một chữ số duy nhất cho kết quả. Từ bộ nhớ nó là 0 từ một chiến thắng nhà, 1 cho một chiến thắng đi và 2 cho một trận hòa. Mỗi kết quả đã đi trên một dòng trong một tập tin đào tạo. Sau đó tôi sẽ chạy tệp đào tạo thông qua chương trình và tạo cài đặt ANN. Sau đó tôi sẽ tìm kiếm các trận đấu thứ Bảy sau đây và cho chúng vào ANN sau đó tìm các kết quả phù hợp được dự đoán là các trận hòa.

Khi các tuần tiếp theo, những dự đoán về việc rút thăm của tôi đã trở nên chính xác hơn và chính xác hơn. Tuy nhiên ...

1) XT quá chậm đến mức Giáng sinh mất 24 giờ để tạo cài đặt ANN từ dữ liệu đào tạo. Tôi thực sự có những điều tốt hơn để làm với máy tính quý giá (và đắt tiền) của tôi.

2) Mặc dù tốt hơn là dự đoán việc rút tiền không dự đoán đủ để thực sự giành được bất kỳ khoản tiền nào. Nhìn lại, tôi cho rằng chương trình đã chỉ ra rằng Manchester United sẽ luôn đánh bại Sheffield United. Đây là kiến ​​thức bóng đá nhiều hơn tôi đã có nhưng không đủ để giành chiến thắng bất kỳ tiền.

3) Nhập kết quả vào dữ liệu đào tạo và sau đó tạo dữ liệu đối sánh sắp tới đã đưa tôi lứa tuổi và thành thật mà thể thao tôi cứng nhắc.

Vì vậy, tôi đã từ bỏ và không trở thành một triệu phú.

Tuy nhiên, những ngày này PC nhanh hơn và nhiều dữ liệu đào tạo có thể được lấy từ web. Nhưng tôi vẫn nghi ngờ nó là một con đường dẫn đến một vận may nhưng nó chắc chắn là một dự án thú vị.

Ian

Answer 2

ANN thực sự phù hợp với mẫu và dự đoán, do đó, có, bạn có thể xây dựng ANN để thực hiện những gì bạn muốn.

Bạn sẽ cần nhiều hơn chỉ là tỷ lệ thắng/thua nhóm để làm cho nó thực sự hiệu quả. Feed nó số liệu thống kê cho các cầu thủ, quá. Để có hiệu quả thực sự, hãy cố gắng bao gồm thông tin về lưu lượng trò chơi ... như những người chơi đang chơi trên đường cho mỗi lần chơi (ví dụ: bóng đá).

Cuối cùng, vấn đề lớn nhất bạn gặp phải (ngoài toàn bộ vấn đề "viết ANN") là nhận được dữ liệu bạn cần để cấp dữ liệu.

Answer 3

Tôi nghĩ đó là thực sự tất cả về dữ liệu, nhưng không có dấu chấm hết cho những gì bạn có thể ăn nó với để được chính xác hơn: chiến thắng/mất vệt, người chơi nhịp sinh học, máy nghe nhạc của tâm trạng bạn gái trước trận đấu, thương tích nhỏ/lớn mà họ phải chịu đựng trong các sự kiện quá khứ, thể thao phụ mà làm phiền người chơi, v.v ...

Nhưng tôi không nghĩ bạn có thể dự đoán chính xác đội nào có nhiều khả năng thắng hơn, sẽ chỉ là một dự đoán ít được giáo dục hơn.

Answer 4

Tôi đã thực hiện một số dự đoán thị trường chứng khoán với AI và kết luận của tôi là không khó để tạo ra AI có kết quả tốt với dữ liệu lịch sử. Thực hiện các giao dịch thắng trong tương lai là một trò chơi bóng khác.

Answer 5

Niềm tin của tôi là sự không dự đoán được của một sự kiện là do thiếu thông tin và sự hiểu biết ... Nếu bạn có tất cả kiến ​​thức, thì có thể thực hiện được. Hoặc, bạn càng có nhiều kiến ​​thức thì càng có thể thực hiện tốt hơn.

Vì vậy, về mặt lý thuyết, câu trả lời là có.

Tuy nhiên, trong thực tế, bạn có thể nhận được bằng tiến sĩ và có toàn bộ nghề nghiệp làm việc về câu hỏi này và bạn vẫn có thể không thành công.

Answer 6

A reply above stated:

Tôi biết rằng nếu tỷ lệ cược cá cược thể bị đánh bại bởi một ANN, cá cược đã được sẽ được sử dụng một để sửa tỷ lệ cược của họ.

Người đặt cược không đặt đường dựa trên phân tích của họ về các đội - họ đặt nó dựa trên phân tích ý kiến ​​của công chúng về cá cược của các đội. Một đường lý tưởng cho người đặt cược là nơi anh ta có chính xác số tiền đặt cược giống nhau trên mỗi bên của đường kẻ - sau đó anh ta được đảm bảo lợi nhuận = 'nước trái cây' trên cược của người thua cuộc. Họ di chuyển các dòng như cách tiếp cận trò chơi để cố gắng giữ cho rằng 50/50 chia. Bookie có thể nghĩ đội chủ nhà -5 là dòng chính xác dựa trên phân tích trò chơi, nhưng nếu anh ta dự đoán sẽ thu hút 2x $$ trong đội Home, anh ấy sẽ không đặt đường ở -5 - anh ấy sẽ đặt ở -7 hoặc -8 - nơi anh ta dự kiến ​​sẽ thu bằng $$ cho cả cược -5 và +5.

Answer 7

Tôi vừa mới làm việc về vấn đề này (dự đoán trò chơi English Premier League) trong 10 ngày qua và kết quả rất giống với 3 phương pháp khác nhau: SVM, hồi quy logistic và NN.

LR và NN sẽ cung cấp xác suất. SVM kết quả đầu ra 0/1 (nhưng nó có thể được tinh chỉnh cho probas quá (tôi chưa thử).

Tôi cần một "lớn" (theo tiêu chuẩn của tôi ít nhất) tính năng mặc dù (gần 300) và một tốt .. đoạn dữ liệu (13 năm trị giá)

Re dữ liệu, tôi đã nhận nó từ trang web, bạn chỉ cần

Kết luận:. tôi có thể chỉ là về phù hợp với bookies về độ chính xác (dự đoán chiến thắng trong trường hợp của tôi) Nếu tôi thêm tỷ lệ cược trước trận đấu vào bộ tính năng, tôi nhận được độ chính xác giống như bookies (như mong đợi), nhưng không tốt hơn (chắc chắn nghĩa là tập hợp tính năng của tôi được tóm tắt trong tỷ lệ cược, và họ có thêm một chút kiến thức trên đầu trang).

Tôi chắc chắn có cách để có độ chính xác cao hơn, bằng cách cải thiện thuật toán hoặc nhiều khả năng hơn bằng cách có dữ liệu cực kỳ chi tiết (như người chơi chơi trò chơi nào, bao nhiêu phút và nhiều người chơi số liệu thống kê lịch sử cấp thấp, để xây dựng các mô hình thành tích từ dưới lên).

Nhưng điểm mấu chốt là tôi có thể làm chứng cho các NN hoạt động khá tốt cho mục đích đó. SVM tốt hơn một chút, trong kinh nghiệm hạn chế của tôi.

Answer 8

Theo quan điểm và kinh nghiệm của tôi, vì số lượng quá nhiều yếu tố trong chơi, thiết kế và đào tạo ANN sẽ vô cùng phức tạp và tốn thời gian. ANN phù hợp với kiểu mẫu và dự đoán trò chơi có nhiều lý luận suy diễn hơn là chỉ khớp mẫu.

Nhưng nếu bạn muốn học các mạng thần kinh, đó sẽ là một cuộc phiêu lưu tốt. Nếu bạn thành công, bạn có thể muốn lưu trữ mã của mình ở nơi nào đó để người khác xem và tìm hiểu!

Để dự đoán trò chơi, sẽ dễ dàng hơn và nhanh hơn với cây quyết định hoặc công cụ quy tắc và v.v. Đây sẽ không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, nhưng nó sẽ là một hoạt động thú vị khác.