Un réseau neuronal artificiel peut-il prédire l'issue des jeux sportifs?
J'essayais de trouver quelque chose d'original et amusant à faire avec les réseaux de neurones artificiels (Rna) que personnel/projet d'apprentissage et j'ai pensé que ce serait cool si je pouvais prédire les résultats des jeux de sport (en particulier les matchs de la LNH).
Je suis assez sûr que ce serait facile de faire évoluer une ANN qui peut prédire quelle équipe a le plus de chances de gagner (généralement de l'équipe avec le meilleur bilan). Cependant, ce que je voudrais faire est de créer un ANN qui serait de dire quelle est la probabilité que le résultat est semblable à bookmaker cote.
Est-ce quelque chose d'une ANN peux faire? Dans l'affirmative, à quel genre de succès puis-je m'attendre? Je sais que je ne peux pas battre le bookmaker (au moins pas avec un logiciel de la solution). Je veux faire cela comme un projet récréatif/défi à moi-même. Je ne m'attends pas à miser de l'argent sur des jeux de sport avec ce projet.
source d'informationauteur Mathieu Pagé
Vous devez vous connecter pour publier un commentaire.
Chemin du retour dans les jours de la IBM XT, j'ai joué avec un shareware ANN programme pour essayer d'améliorer mes chances sur le Britannique de football (soccer) des piscines. C'est une forme de pari où vous essayez et de prédire les matchs de football aura pour résultat des tirages. J'ai attribué à chaque équipe un numéro, puis regardé en arrière approfondie des résultats passés et de leur généré un chiffre unique pour le résultat. De mémoire, c'était 0 à partir d'une victoire à domicile , 1 pour une victoire et 2 pour un tirage. Chaque résultat est allé sur une seule ligne dans un fichier de formation. Je serais alors en mesure d'exécuter le fichier d'entraînement par l'intermédiaire du programme et de générer de l'ANN paramètres. Je ne puis regardez les samedis les matchs et de les introduire dans l'ANN ensuite, regardez pour les matches prédit que les tirages au sort.
Comme les semaines passaient sur mes prédictions de attire l'avez certainement deviennent de plus en plus précis. Cependant ...
1) XT était tellement lent que d'ici Noël, il était de 24 heures pour générer de l'ANN des paramètres à partir des données de formation. J'ai vraiment eu de meilleures choses à faire avec mon précieux (et coûteux) des PC.
2) Bien qu'il a de mieux prédire attire elle n'était pas prédire assez pour réellement gagner de l'argent. Regardant en arrière, je suppose que le programme a juste travaillé que Manchester United serait toujours mieux que de Sheffield United. C'était un ballon de football de la connaissance que j'ai eu, mais pas assez pour gagner de l'argent.
3) Entrer les résultats dans les données d'entraînement et ensuite de générer les prochains matchs de données me prenait les âges et pour être honnête, le sport m'ennuie rigide.
Donc j'ai abandonné et ne pas devenir un millionnaire.
Ces jours cependant, les PC sont beaucoup plus rapides et beaucoup de formation, les données peuvent être récupérées sur le web. Mais je doute que c'est un itinéraire vers une fortune mais c'est certainement un projet intéressant.
Ian
Une réponse est indiquée ci-dessus:
Bookmakers ne pas définir la ligne de base de l'analyse de l'équipes - ils sur la base de leur analyse de la mise opinion publique des équipes. Une ligne idéale pour le bookmaker est là qu'il a exactement la même quantité de pari sur chaque côté de la ligne, alors il est garanti un résultat = le " jus " sur les perdants, paris. Le déplacement de la ligne de jeu approches pour essayer de garder cette répartition 50/50. Bookmaker peut penser à la Maison de l'équipe de -5 est exacte basée sur l'analyse du jeu, mais si il s'attend à ce que va dessiner 2x $$ sur l'équipe de la Maison, il ne sera pas mis en ligne à -5 - il à -7 ou -8 - à l'endroit où il s'attend à en tirer autant de $$ pour les deux -5 et +5 paris.
Rna sont vraiment bons, le filtrage et la prédiction, donc oui, les chances sont que vous pourriez construire une ANN qui fait ce que vous voulez.
Vous aurez besoin de plus que juste l'équipe de win/loss ratio pour le rendre vraiment efficace. Nourrir les stats pour les joueurs, trop. Pour une réelle efficacité, essayez d'inclure des jeu-informations sur les flux de... comme les joueurs qui sont sur la ligne pour chaque jeu (pour le football, par exemple).
En fin de compte, le plus grand problème que vous rencontrerez dans l' (en dehors de l'ensemble de "l'écriture de l'ANN") est arriver les données dont vous avez besoin pour se nourrir.
J'ai fait un peu de bouillon prédictions sur le marché avec une IA et ma conclusion est qu'il n'est pas très dur de faire une IA qui obtient de bons résultats avec les données historiques.
Permet de gagner des opérations dans l'avenir est un autre jeu de balle.
J'ai juste travaillé sur ce problème (la prédiction de la Premier League anglaise jeux) pour les 10 derniers jours, et qui a abouti à des résultats très similaires à l'aide de 3 types méthodes: SVM, Régression Logistique, et de NN.
LR et NN donnera des probabilités. SVM sorties 0/1 (mais il peut être modifié pour les probas trop (je n'ai pas encore essayé).
J'avais besoin d'un "massif" (selon mes critères au moins) ensemble de fonctionnalités (près de 300) et une bonne partie de données (13 ans).
Re. de données, je l'ai eu à partir du web, tout simplement.
Conclusion: je peux juste sur le match les bookmakers en termes de précision (la prédiction de victoires dans mon cas). Si j'ajoute le pré-cotes du match à l'ensemble des fonctionnalités, j'obtiens exactement la même précision que le bookmaker (comme prévu), mais pas mieux (sûrement le sens de mon jeu de fonctionnalités est résumée dans le bookmaker cote, et ils ont un peu plus de connaissances sur le dessus).
Je suis sûr qu'il y est un moyen d'obtenir plus de précision, soit par l'amélioration de la algos, ou, plus probablement, par le fait d'avoir extrêmement précis des données (comme dans lequel les joueurs de jouer à des jeux qui, pour le nombre de minutes, et beaucoup de joueur de niveau historique, statistiques, afin de construire des modèles de la performance de l'équipe).
Mais en bout de ligne, je peux témoigner NNs travail assez bien à cette fin. SVM est un peu mieux bien que, dans mon expérience limitée.
Je pense que c'est en effet tout à propos de données, mais il n'y a pas de fin à ce que vous pourriez nourrir pour être plus précis : gagner/perdre des stries, des joueurs biorythmes, du joueur copines ambiance avant le match, mineur/majeur blessures qu'ils ont subies dans le passé récent, des événements sportifs que de déranger les joueurs, etc, etc, etc.
Mais je ne pense pas que vous pouvez prédire avec précision l'équipe qui est plus susceptible de gagner, ce serait juste un plus-ou-moins instruits deviner.
À mon avis et de l'expérience, en raison du trop grand nombre de facteurs en jeu, de la conception et de la formation de l'ANN sera excessivement complexe et coûteux en temps. Rna sont bons à la correspondance de modèle, et le jeu de la prédiction prend beaucoup de raisonnement déductif, plutôt que de simples pattern matching.
Mais si vous voulez profiter de l'apprentissage des réseaux de neurones, ce sera une bonne aventure. Si vous avez du succès, vous pouvez héberger votre code quelque part pour les autres à voir et à apprendre!
Pour le jeu de prédiction, il serait beaucoup plus facile et plus rapide avec les arbres de décision ou un moteur de règles et ainsi de suite. Ce sera pas une tâche facile, mais ce sera une autre activité intéressante.
Ma conviction est que l'imprévisibilité d'un événement est due à un manque d'information et de compréhension...Si vous avez tous de la connaissance, alors oui, il pourrait être fait. Ou, le plus de connaissances que vous avez, le mieux ce qui peut être fait.
Donc, en théorie, la réponse est oui.
Cependant, dans la pratique, vous pouvez obtenir un Doctorat et avoir une carrière tout entière à travailler sur cette question et que vous ne pouvez pas réussir.