Рабочие ссылки букмекерских контор
# Букмекер   Рейтинг Моб.
версия
Русский
язык
Бонус Сайт БК
1 1xBet   10/10     5 000 RUB
2 Melbet   10/10     100%
3 PariMatch   10/10     2 500 RUB
4 Mostbet   9/10     20% от депозита
5 Лига Ставок   10/10     500 RUB
6 Fonbet   8/10     Аванс. ставка

Нейронные сети ставки на спорт


Незадействованные кластеры мешают только в процессе обучения сети, потому что замедляют работу алгоритма. Переполненные кластеры гораздо опаснее, так как их наличие означает, что нейронная сеть не смогла должным образом разделить обучающие примеры по признакам, данные будут усреднены, а точность прогноза по примерам, попавшим в такие кластеры, весьма низкая.

Если же нейронная сеть не только самообучается, но и самоорганизуется, что возможно для всех ранее перечисленных архитектур, то в итоге пустых кластеров просто не будет, а переполненными кластерами в принципе можно управлять, разделяя их в ходе обучения на более мелкие по числу входящих в них примеров.

Обычно в качестве одного из главных параметров настройки алгоритма указывается пороговое значение расстояния от обучающего примера до центра ближайшего кластера. При превышении этого порога в соответствии с реализованным алгоритмом создается новый кластер с центром весовыми коэффициентамисоответствующим текущему обучающему примеру. Однако для регулирования размера кластера и решения проблемы переполненности можно задать еще один параметр — предельное число примеров, формирующих кластер.

Если оказывается, что новый пример должен быть отнесен к тому кластеру, лимит примеров для которого уже исчерпан, принимается решение о создании нового кластера, центр которого будет соответствовать примеру, наиболее удаленного от центра имеющегося кластера.

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

Выбор еще одной настройки — коэффициента скорости обучения коэффициента адаптациис одной стороны, влияет на скорость обучения всей сети, а с другой, на миграцию примеров между близлежащими кластерами. Разумно соблюдать баланс, чтобы он не был слишком большим или слишком малым.

Часто для решения задач кластеризации используется переменный, постепенно уменьшающийся коэффициент скорости. При хорошей настройке и правильной программной организации алгоритма пользователь не участвует в процедуре обучения. Продолжительность обучения зависит как от ранее выбранного коэффициента скорости, так и от объема обучающих данных.

Кластерный анализ может быть также выполнен автоматически, если программное обеспечение предусматривает соответствующую функцию, либо произведен вручную. Анализ состава отдельно взятого кластера может включать получение следующих количественных характеристик:. Если представить исход любого матча из обучающей выборки в виде бинарного вектора, состоящего, например, из трех переменных: «выигрыш 1-й команды», «выигрыш 2-й команды», «ничья», то возможны лишь три комбинации результата: 1, 0, 00, 1, 00, 0, 1.

Усреднив же соответствующие переменные примеров, сформировавших кластер, можно в первом приближении получить вектор вероятностей исходов любого нового матча, отнесенного к этому кластеру.

Уточнить вероятности исходов можно, введя для каждого примера весовой коэффициент, зависящий от расстояния до центра кластера: чем ближе к центру, тем более весом вклад примера. При наличии результатов кластерного анализа можно использовать обученную нейронную сеть для решения изначально поставленной задачи. Стоит заметить, что в случае попадания нового примера в кластер малого размера, доверять соответствующему прогнозу можно лишь с очень большой осторожностью, так как рассчитанные вероятности исходов будут иметь значительный в относительном выражении доверительный интервал.

Важным преимуществом методов нейросетевой кластеризации является возможность дообучения сетей параллельно с практическим использованием. То есть, узнав фактический результат матча, для которого ранее был сделан прогноз, можно пересчитать вероятности исходов для соответствующего кластера на будущее или даже продолжить выполнить с нуля процедуру обучения всей нейронной сети.

Таким образом, постепенно наращивая базу данных по спортивной статистике, повышается и точность прогноза. Войти через соцсети: Вконтакте Facebook Google Яндекс. Прогнозирование исходов спортивных игр методами нейросетевой кластеризации Большое количество любителей спортивных игр типа футбола, хоккея, баскетбола и других, где между собой соревнуется пара команд, рано или поздно проявляли интерес к прогнозированию их исходов, занимаясь этим систематически или нерегулярно, при этом пытаясь не только доверять своей интуиции, но и выработать некий алгоритм, позволяющий правильно предсказать исход той или иной игры в максимальном количестве случаев.

Среди методов нейросетевой кластеризации чаще всего используют три следующих: нейронные сети Кохонена; нейронные сети адаптивного резонанса АРТ-2; нейронные сети на основе радиально-симметричных радиально-базисных функций. Решение же конкретной задачи прогнозирования исхода матча можно представить в виде последовательности следующих этапов: сбор исходных данных об имевших место спортивных событиях того же вида спорта и ранга; выбор архитектуры нейронной сети для решения задачи; выбор или разработка программного продукта для решения задачи; формирование обучающей выборки и ее структуризация под требования используемого программного обеспечения; настройка алгоритма обучения; обучение и кластерный анализ; практическое использование обученной нейронной сети для прогнозирования вероятностей возможных исходов.

Рассмотрим подробнее каждый из этапов. Сбор исходных данных Наличие большого массива исходных данных для обучения — один из главных факторов, определяющих возможность успешного решения поставленной задачи. Вот краткий перечень групп факторов, которые можно учитывать: — фактор поля свое, чужое, нейтральное ; — оперативная информация: сила играющих команд на текущий момент и динамика ее изменения собственно численное значение силы, полученное на основе какого-либо регулярно обновляемого рейтинга, разница в силе, соотношение сил ; — история встреч данной пары команд.

Выбор архитектуры нейронной сети. Выбор или разработка программного продукта Оба этапа взаимосвязаны и, на самом деле, не совсем правильно расставлять между ними приоритеты. Формирование и структуризация обучающей выборки Тут тоже все понятно.

Настройка алгоритма обучения Этот и следующий этапы, как правило, повторяются многократно, но в строгой последовательности до тех пор, пока прогнозист не будет удовлетворен полученным результатом или не потеряет терпение. Обучение и кластерный анализ При хорошей настройке и правильной программной организации алгоритма пользователь не участвует в процедуре обучения.

Анализ состава отдельно взятого кластера может включать получение следующих количественных характеристик: — размер кластера количество сформировавших его примеров ; — средних значений обучающих и описывающих переменных; — дисперсии этих переменных. Практическое использование нейронной сети для прогнозирования вероятностей исходов матчей При наличии результатов кластерного анализа можно использовать обученную нейронную сеть для решения изначально поставленной задачи.

Мы заканчиваем с классификация по нескольким меткам проблема не путать с многоклассовой классификациейпоскольку результат игры может привести к тому, что один или два прогноза будут правильными. Например, победа домашней команды приведет к двум выигрышным ставкам: « Win Home " а также " Выиграй дом или ничья ».

Не все ставки дают одинаковое вознаграждение. Ставка с коэффициентом 2 может принести 1 фунт прибыли, в то время как ставки на баскетбол стратегии догон 1.

Чтобы принять это во внимание в нашей нейронной сети, ставка на тото в спорте нужно использовать пользовательскую функцию потерьФункция потерь или целевая функция является мерой того, «насколько хороша» нейронная сеть, учитывая ее обучающую выборку и ожидаемый результат. В стандартной классификации нейронной сети мы используем функции потерь, такие как категориальная кросс-энтропия.

Однако такого рода функции дают одинаковые веса всем ставкам, игнорируя расхождения в прибыльности. В нашем случае мы хотим, чтобы модель максимизировала общий выигрыш стратегии Таким образом, ввод нашей пользовательской функции потерь должен включать потенциальную прибыль каждой ставки. Ниже приведена наша пользовательская функция потерь, написанная на Python и Keras.

Для каждого наблюдения каждой игры выполняются следующие шаги:. Для наших данных мы берем список из игр Английской Премьер-лиги, сезон —, август-декабрь года. Он содержит описательные игровые данные, такие как названия команд, коэффициенты от Betfair и счет настроения представляющий процент положительных твиты над положительными и отрицательными твитами.

Блокнот данных и Jupyter доступны на моем страница GitHub. Это необходимо преобразовать в вектор горячего кодирования, представляющий выходной уровень нашей нейронной сети. Плюс мы добавляем шансы каждой команды как элементы этого вектора. Это именно то, что мы делаем ниже. Прежде чем обучать модель, мы должны сначала определить. Мы используем полностью подключенная нейронная сеть с двумя скрытыми слоямиМы используем BatchNormalization для нормализации весов и устранения проблемы исчезающего градиента.

Ко всеобщему удивлению, матч закончился ничьей. Искусственный интеллект против общественного мнения — ! Пока букмекеры мира использовали накатанную схему и ориентировались на коллективный разум, технология швейцарских ученых работала как часы!

На сайте системы kickoff опубликованы результаты прогнозирования за период Евро Эта программа перевернула сферу спортивного прогнозирования!

Теперь давайте от стартапа перейдем к IT-гигантам. Они тоже не остались в стороне от футбола и показали мощь ИИ в альтернативной сфере. Корпорация Microsoft запустила облачный сервис Cortana Intelligence Suite, который сразу же выдал успешное предсказание — Франция победила Румынию с результатом на открытии футбольного чемпионата Евро Настолько точный прогноз Cortana Intelligence Suite — результат обработки гигабайтов информации об участниках чемпионата. Предыдущие игры, эффективность игроков, вместе и по отдельности, их травмы.

Аналитик создал нейросеть для прогнозов на базе карточек FIFA и получил ROI 11%

Также анализирует новостной контент и публикации в социальных медиа. Попадая в сервис, информация находится в процессе постоянного обновления.

Таким образом, прогнозирование футбольного матча составляется на базе самых актуальных данных. Такие корпорации, как Google и Yahoo, также проявили себя и задействовали прогнозирование с помощью нейронных сетей. Google в своих нейросервисах использовала внутренние особенности команды, а Yahoo анализировала подробную статистику четырехлетней давности: составы, результативность и развитие команд.

Обе программы предсказывали победу Германии на чемпионате. Но, как нам известно, за победу на Евро боролись французские и португальские спортсмены.

Словом, недоработали IT-хедлайнеры свои прогнозы…. Сборная Германии, конечно, очень сильная, да и поддержка болельщиков была колоссальная. Но программа NeuroBayes проигнорировала прогнозы общественности!

Она была создана главой аналитического отдела ядерной лаборатории CERN Майклом Файндтом и поверила во французскую команду! Такой результат заслуживает внимания.

NeuroBayes использовала данные о результатах все матчей: как локальных, так и международных. После тщательного анализа шансов на победу для каждой сборной на Евро программа выдала около 95 млрд вариантов исходов событий.

Все это слишком сложно для ограниченного человеческого разума, но на помощь пришел численный метод Монте-Карло, и при помощи моделирования случайных величин прогнозы были систематизированы.

С такой бешеной гонкой технологий, основанных на искусственном интеллекте, букмекерский бизнес сможет выйти на новый уровень — кроме ставок на результаты спортивных событий, делать ставки на результаты нейронного прогнозирования.

Например, можно поставить на Google, Cortana или NeuroBayes. Хлеб у букмекеров будет всегда! Подозревал ли о таких перспективах Алан Тьюринг, когда работал над своими проектами? Говоря о ставках на спорт, стоит рассмотреть прогнозирование теннисных матчей OhMyBet, также использующее нейросети. У сервиса есть система подписки и встроенный калькулятор, который считает размер вашего выигрыша, но это не главное. OhMyBet обладает собственной богатой базой матчей, которых уже больше !

Прогнозирование исходов спортивных игр методами нейросетевой кластеризации

Вдобавок к этому сервис генерирует всю ветку сыгранных матчей спортсмена, новости и контент социальных медиа. Система постоянно совершенствуется, ведь с каждым новым теннисным матчем обновляется база данных, что влияет на качество прогнозов. Но это еще не самое удивительное в технологии искусственного интеллекта для букмекерской деятельности. Возможности ИИ в прогнозировании спортивных событий зашли еще дальше — в область, где нужно учесть не только эмоциональный настрой игрока, уровень влажности воздуха во время матча или процент избирателей Дональда Трампа в штате Орегон, а поведение животного.

Скачки — древний, благородный и захватывающий спорт. Такой поразительный выигрыш стал результатом объединения коллективного разума и искусственного интеллекта.

Программа UNU, которая включала как человеческие ресурсы, так и искусственный разум, смогла за несколько дней до скачек определить четырех лошадей, которые займут призовые места. Хотя шансы на победу в обычном прогнозе были Разработчик данной программы Льюис Розенберг использовал особенную систему ИИ — Swarm Intelligence роевой интеллекткоторый описывает поведение коллектива в самоорганизованной системе. Как утверждает Розенберг, UNU усиливает возможности человеческого разума, а не заменяет.

Такая технология показывает, что с искусственным интеллектом можно не только соревноваться, но и дружить. Группа людей подключается к системе через любой гаджет, смартфон или компьютер.

После этого участникам задают вопрос и предоставляют возможность выбрать варианты ответа. С помощью перемещения виртуального магнита человек делает свой выбор. Магнит можно двигать как угодно в течение 60 секунд, именно это время дается группе для окончательного коллективного решения.

В основе системы, как видите, лежит групповая интуиция. Такая система имеет ряд преимуществ по сравнению с обычным опросом, где люди делятся на фокус-группы по мнениям. UNU же выдает компромиссное решение. Эта программа также продемонстрировала свои способности на вручении Оскара. Система UNU верно определила 11 победителей из