ไม่เป็นความลับเลยที่ข้อมูลและการวิเคราะห์ได้เปลี่ยนแปลงกีฬาไปอย่างมาก
สิ่งนี้เห็นได้ชัดเจนมากในบาสเก็ตบอล ซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในช่วงสามสิบปีที่ผ่านมา ผู้เล่นมุ่งเน้นไปที่การยิงสามพอยน์เตอร์มากกว่าสองพอยน์เตอร์ (“ง่ายกว่า”) เพราะในระยะยาว ดูเหมือนว่ามูลค่า (คะแนน) จะมีมากกว่า ความเสี่ยง
ในบาสเก็ตบอล แต้มสามแต้มมีค่าคาดหวังเชิงบวก (EV) สูงกว่าแต้มสองแต้ม ดังนั้นกลยุทธ์เกมของ NBA ยุคใหม่จึงเปลี่ยนไป โดยเฉลี่ยแล้ว ในทุกเกม แต้มสามแต้มมากกว่านั้นมักจะจบลงด้วยการทำคะแนนมากกว่า คะแนน
ตัวเลือกการเดิมพันกีฬาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพและผู้เชี่ยวชาญด้านการพนันกีฬาได้ปรับตัวให้เข้ากับโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูลใหม่ที่เราอาศัยอยู่ โดยใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ เครื่องมือแสดงภาพ ชุดข้อมูลกีฬาและ API ที่เชื่อถือได้ และโครงข่ายประสาทเทียมและปัญญาประดิษฐ์เพื่อมีอิทธิพลต่อนักเดิมพันและผู้เดิมพันรายอื่น ๆ ได้เปรียบในบริษัท .
การใช้ AI เพื่อทำนายการต่อสู้ UFC
โมเดลการคาดการณ์สามารถฝึกฝนและทดสอบกับการต่อสู้ในประวัติศาสตร์นับพันครั้ง และสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำนายผลลัพธ์การต่อสู้ เช่น การใช้ Keras เพื่อสร้างโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่มีเลเยอร์อินพุต เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ 2 เลเยอร์ และเลเยอร์เอาท์พุต 1 เลเยอร์ แสดงด้านล่าง:
รุ่น = สั่งซื้อ () รุ่น
.add(หนาแน่น(20, input_dim=X_train_scaled.shape[1], การเปิดใช้งาน=’relu’))
รุ่น.เพิ่ม
(ออกกลางคัน (0.5)) model.add (หนาแน่น (20, การเปิดใช้งาน = ‘relu
‘)) model.add (Dropout (0.5)) model.add (หนาแน่น (10, การเปิดใช้งาน = ‘relu’)) model.add (Dropout (0.5)) model.add (หนาแน่น (1, การเปิดใช้งาน = ‘sigmoid’) )model.compile(loss=’binary_crossentropy’, เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ=’Adam’, เมตริก=[‘ความแม่นยำ’])
หลังจากการฝึกซ้อมตามอัตราต่อรองในอดีต แบบจำลองดังกล่าวสามารถบรรลุความแม่นยำมากกว่า 70% ในชุดการฝึก และความแม่นยำ 74% ในชุดทดสอบ
“เป็นไปได้ที่จะสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำสำหรับการเดิมพันกีฬา แต่ไม่มีการรับประกันความสามารถในการทำกำไร” Thomas Nielsen นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของเว็บไซต์ Sports Odds Vegas-odds.com อธิบาย
“เนื่องจากวิธีที่อัตราต่อรองและไลน์การเดิมพันกีฬาเคลื่อนไหว (เจ้ามือรับแทงเปลี่ยนอัตราต่อรองของผู้เล่นอยู่ตลอดเวลาเพื่อรักษา ‘การเดิมพันที่สมดุล’ และทำกำไร) – ความสามารถในการเลือกผู้ชนะ 75% ของเวลาไม่ได้หมายความว่าคุณจะได้รับการรับประกัน กำไร!”
เมื่อแบบจำลองการทำนายของคุณเสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถทดสอบการทำนายย้อนหลังโดยใช้อัตราต่อรองการเดิมพันในอดีตและสถิติกีฬาสำหรับการแข่งขันหรือกีฬาที่เกี่ยวข้อง เพื่อคำนวณสิ่งที่คุณจะทำหากคุณเดิมพันกับการเลือกทั้งหมดภายในช่วงเวลาที่กำหนด โครงข่ายประสาทเทียมจะสร้างผลกำไร
