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            給大家科普一下安信娛樂 代理(2023已更新(今日/知乎)

            杏彩體育2年前 (2023-01-13)世界杯資訊34

            原標題:2018世界杯冠軍是誰?來看看AI預(yù)測的結(jié)果 2010年南非世界杯,神奇的章魚保羅因成功連續(xù)

            原標題:2018世界杯冠軍是誰?來看看AI預(yù)測的結(jié)果

            2010年南非世界杯,神奇的章魚保羅因成功連續(xù)預(yù)測了8場賽事而名揚世界。

            八年,彈指一揮間。這一屆的世界杯冠軍又將花落誰家?顯然,章魚保羅已然指望不上了,但新的技術(shù)已經(jīng)迫不及待地登場,8年后的俄羅斯世界杯,我們有了一種更科學(xué)的方法來預(yù)測未來:人工智能。有了AI 助攻的世界杯,相信會有別樣的精彩。

            德國研究人員:西班牙機會最大,但可能被德國隊反轉(zhuǎn)

            來自德國多特蒙德技術(shù)大學(xué)的 Andreas Groll 和他的同事給出了一個答案。

            他們使用了一種結(jié)合機器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的叫做“隨機森林”(Random Forest) 的算法,來分析最有可能奪冠的球隊。

            隨機森林算法可以分析大型數(shù)據(jù)集,同時避免了其他數(shù)據(jù)挖掘算法的缺陷。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法假設(shè)未來事件可以由決策樹決定,該決策樹通過引用一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)來計算每個分支的結(jié)果。然而,決策樹有一個問題,即在分支過程的后一階段,由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀疏,容易產(chǎn)生巨大變化,從而導(dǎo)致決策嚴重扭曲,產(chǎn)生過度擬合問題。

            隨機森林算法則不同。它不是計算每個分支的結(jié)果,而是計算隨機分支的結(jié)果,如此計算多次,每次都有不同的隨機選擇的分支,最終結(jié)果是所有這些隨機建構(gòu)的決策樹的平均值。

            這種方法有顯著的優(yōu)點。它不存在困擾普通決策樹的過度擬合問題,并且可以顯示關(guān)鍵變量。因此,如果一個特定的決策樹包含許多參數(shù),很容易看出哪些參數(shù)對結(jié)果的影響最大,而弱變量可以被忽略。

            Groll 和他的同事正是用這種方法來模擬 2018 世界杯。他們對球隊可能進行的每一場比賽的結(jié)果進行建模,并利用結(jié)果構(gòu)建出最有可能的比賽進程。

            Groll 和 co 選定了一系列可能決定結(jié)果的潛在因素進行建模:一國 GDP 和人口數(shù)、國際足聯(lián)對國家隊的排名、球隊本身屬性(比如隊員平均年齡、擁有的歐冠球員的數(shù)量、是否有主場優(yōu)勢等)。

            下圖顯示了球隊在整個比賽中的賠率,包括最有可能獲勝的球隊。根據(jù)研究人員的計算,西班牙最有可能勝出,概率為 17.8%,略高于德國。

            雷鋒網(wǎng)注:AI 預(yù)測的世界杯排名

            如果德國隊在小組賽階段獲勝,在 16 隊淘汰賽階段更有可能遭遇強敵,算法得出德國進入四分之一決賽的幾率為 58%。相比之下,西班牙不太可能在最后的 16 強中面臨強大的對手,因此有 73% 的機會進入四分之一決賽。

            但是!在 Groll 和 co 對整個比賽進行了 10 萬次模擬后發(fā)現(xiàn),在比賽開始的時候,西班牙機會最大,但如果德國打進四分之一決賽,冠軍就會易主。

            昨晚想必大家已經(jīng)興奮地看完了第一場比賽,東道主俄羅斯 5-0 完勝沙特阿拉伯,但遺憾的是,根據(jù)他們的預(yù)測,這兩支球隊都不可能進入四分之一決賽。

            當然,有人對這些預(yù)測持懷疑態(tài)度。由于足球比賽隨機性太強,這種精確的比賽過程在實際比賽中可能性太小。

            此外,他們的機器學(xué)習(xí)算法顯然沒有預(yù)測到,西班牙會在球隊首戰(zhàn)前兩天解雇并更換主教練。

            高盛:巴西將奪冠

            梅西曾經(jīng)說過:“在足球中,如果沒有嚴謹和精確,才能和優(yōu)雅就沒有意義。”

            高盛在編制 2018 年世界杯的預(yù)測時,似乎把他的話放在了心上。

            該公司使用機器學(xué)習(xí)來運行 200,000 個模型,挖掘團隊和個人球員屬性數(shù)據(jù),以幫助預(yù)測特定的比賽得分。然后,高盛模擬了 100 萬次比賽的變化分析,計算出每個球隊的晉級概率。

            下圖顯示了高盛如何看待世界杯比賽進程。每個國家旁邊的數(shù)字代表該球隊是否能超過對手,并利用機器學(xué)習(xí)算法進行比賽迭代。

            雷鋒網(wǎng)注:高盛預(yù)測圖

            以下是高盛得出的關(guān)鍵結(jié)論:

            預(yù)計巴西將以 1.70:1.41 的比分擊敗德國,贏得第六次世界杯冠軍;

            盡管法國舉起獎杯的幾率比德國高,但預(yù)計在半決賽中與巴西的對決將使其無法贏得冠軍;

            英格蘭有望進入四分之一決賽階段,高盛表示將輸給德國;

            西班牙和阿根廷預(yù)計將落后,都將在四分之一決賽中失利;

            盡管俄羅斯是世界杯主辦國,但預(yù)計不會從小組賽中出線;

            沙特阿拉伯是黑馬,在小組賽階段會領(lǐng)先于俄羅斯(顯然已經(jīng)預(yù)測錯了)

            雷鋒網(wǎng)注:俄羅斯進球,普京得意攤手

            via: MIT Technology Review ;Business Insider ;Motherboard

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