스포츠 이벤트의 결과를 예측하는 데 기계 학습을 어떻게 사용할 수 있을까?
머신러닝은 분류 및 예측과 관련된 모든 영역에서 유망한 결과를 보여주는 훌륭한 기술입니다. 정확성이 매우 필요한 특정 영역 중 하나는 스포츠 경기 예측입니다. 더 큰 금액이 베팅 경기장을 통과함에 따라 클럽 소유자와 관리자는 모두 게임 결과를 더 잘 이해하고 경기 승리에 필요한 전략을 개발하기 위해 분류 모델을 찾습니다.
이러한 모델은 경기 결과, 선수 성능, 선수 위치, 예상 지원 등과 같은 방대한 과거 데이터 더미를 기반으로합니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 시스템은 실제 경험 대신 기록 된 예를 분석하고 데이터를 모델링하고 결과를 계산하여 학습 할 수 있습니다. . ML의 주요 장점은 분석이 사전 프로그래밍에 의존하지 않는다는 것입니다. 실제로 모든 계산은 정해진 기대없이 데이터 자체에서 감지 된 패턴을 기반으로 이루어집니다.
컴퓨터 처리 능력이 증가하고 이제 말 그대로 모든 데이터에서 사용할 수있는 엄청난 양의 데이터로 인해 ML 시스템은 수많은 예제를 활용할 수 있습니다. 이 기술은 접하는 모든 분야를 변화시키고 놀라운 사회적, 경제적 기회가 확실히 뒤따를 것입니다.
스포츠 경기의 결과를 예측하는 데 사용할 수있는 몇 가지 기술을 살펴보고 클럽 소유자와 관리자가 승리 전략을 수립하는 데 도움이됩니다.
데이터 분류
기계 학습은 통계와 컴퓨터 프로그래밍의 시너지 효과를 나타냅니다. 명시적인 명령없이 방대한 양의 데이터를 기반으로 모델을 구축 할 수 있습니다. 주요 기계 학습 애플리케이션은 인공 신경망과 함께 심층 신경망을 사용하여 결과를 예측합니다.
신경망
신경망은 인간의 두뇌가 일상적으로 수행하는 패턴 인식을 모방하도록 설계된 일련의 알고리즘입니다. 벡터로 변환 된 실제 데이터에서 숫자 패턴을 추출합니다.
신경망은 제공된 데이터를 클러스터링하고 분류 할 수있는 힘을 가지고 있습니다. 인식 된 유사성을 기반으로 레이블이 지정되지 않은 데이터를 그룹화하거나 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 많은 학습 라운드 후에 특정 방식으로 정보를 분류 할 수 있습니다.
심층 신경망 (DNN) 및 인공 신경망 (ANN)은 무엇보다도 축구 경기 결과를 예측할 수있는 효율적인 프레임 워크를 개발하는 데 사용됩니다. 즉, 플레이어 순위, 성능, 경기 결과 및 기타 가능한 요소로 구성된 데이터 세트를 통해 ANN 및 DNN이 예측을 생성 할 수 있습니다. 각 데이터 세트는 패턴 설정을위한 학습 세트, 모델을 시험하는 데 사용되는 테스트 세트, 모델의 정확도를 실제 결과와 비교하기위한 검증 세트로 나뉩니다.
그러한 모델 중 하나는 2018 년 FIFA 월드컵 경기 결과의 63.3 %를 예측했기 때문에 예외적으로 잘 수행되었습니다.
지도 학습
지도 학습은 기계 학습의 가장 일반적인 방법입니다. 여기에는 입력 및 출력 변수를 입력 한 다음 알고리즘이 입력과 출력 간의 관계를 매핑하는 가장 정확한 수학적 함수를 학습하게하는 것이 포함됩니다. 이것의 목적은 새로운 입력 데이터가있을 때 출력 변수의 값을 예측할 수 있도록 매핑 기능을 잘 마스터하는 것입니다.
본질적으로지도 학습은 단일 또는 여러 예측 변수에서 주어진 목표 변수를 예측하는 것을 의미합니다. 훈련은 모델이 훈련 데이터에 대해 일정 수준의 예측 정확도를 달성 할 때까지 지속됩니다. 지도 학습의 가장 잘 알려진 예는 선형 회귀, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 , KNN 및 로지스틱 회귀입니다.
비지도 학습
비지도 학습은 추정치를 생성하는 데 결과 변수가 필요하지 않습니다. 패턴은 입력 데이터에만 기반합니다. 기본적으로 클러스터 분석 의 한 형태이며 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하여 작동합니다.
강화 학습
이 방법을 사용하면 기계가 시행 착오를 통해 지속적으로 훈련 할 수 있습니다. 과거 경험에서 배우고이 지식을 사용하여 점점 더 정확한 예측을합니다. 팀 성과, 경기 결과 및 플레이어 통계에 대한 데이터는 알고리즘에서 경기 확률을 생성하고 북 메이커가 베팅 확률을 생성하는 데 도움이됩니다.
선형 회귀
선형 회귀는 두 변수 간의 관계를 설정합니다. 이 방법으로 작업 할 때 주요 목표는 제공된 데이터에 가장 적합한 회귀선을 찾는 것입니다. 가장 적합한 것은 관계를 기반으로 예측 된 값과 실제 값 간의 차이를 최소화하는 것입니다. 회귀선은 선형 방정식 ( Y = a * X + b)으로 정의됩니다. X와 Y는 각 변수 집합의 값이고, a와 b 계수는 이들 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, 스포츠 팀의 점수와 각 선수가 서로 플레이 한 시간 사이의 관계를 찾은 다음, 플레이어가 함께 플레이 한 시간을 기준으로 점수를 예측할 수 있습니다.
요약
스포츠 이벤트 예측은 스포츠 팬에서 도박꾼에 이르기까지 많은 사람들에게 흥미로운 분야가되었습니다. 경기 결과는 플레이어 사기, 기술 및 현재 점수와 같은 다양한 요인에 따라 달라지기 때문에 연구 분야가 많습니다. 시간이 지나면 기계 학습은 일치를 예측하는 데있어 더욱 강력해질 것입니다. 그러나 인적 요소는 항상 스포츠에서 중요한 역할을 할 것이며 지금까지이를 예측할 수있는 기계는 없습니다.
@토토랜드