A sportfogadás mindig is a szerencsejátékok népszerű formája volt, hiszen világszerte emberek milliói fogadnak kedvenc csapataikra és sportolóikra.

Az elmúlt években egyre nagyobb érdeklődés mutatkozott a gépi tanulási algoritmusok használata iránt, hogy hatékonyabb sportfogadási stratégiákat fejlesszenek ki a játékosok.

A gépi tanulás egyébként a mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amely statisztikai algoritmusokat használ az adatokból való tanuláshoz és előrejelzések készítéséhez. Így, például a fogadások szorzóinak kialakításánál a Betfair már ilyet használ, a többi sportfogadási oldallal egyetemben.

Mely módszerek azok, amellyel a gépi tanulás alkalmazható a sportfogadásban?

Előrejelző modellezés

A gépi tanulási algoritmusok hatalmas mennyiségű adat, például csapat- és játékos statisztikák elemzésére és a jövőbeli mérkőzések kimenetelének előrejelzésére használhatók. Ezek az algoritmusok számos tényezőt, például az időjárási körülményeket, a sérüléseket és a csapatdinamikát is figyelembe tudják venni, hogy pontos előrejelzéseket adjanak.

Mintázatfelismerés

Ezek az algoritmusok olyan minták azonosítására is használhatók, amelyek az ember számára nem feltétlenül tűnnek fel azonnal. Például elemezhetik a csapatok korábbi teljesítményét, és azonosíthatják azokat a trendeket, amelyek azt jelzik, hogy egy csapat bizonyos helyzetekben nagyobb valószínűséggel fog nyerni.

Kockázatkezelés

A gépi tanulás egy másik módja a sportfogadásban való alkalmazásának az, hogy segít a fogadóknak a kockázatkezelésben. A múltbeli fogadások és eredmények adatainak elemzésével az algoritmusok segíthetnek a fogadóknak azonosítani a fogadási viselkedésük mintáit, és ennek megfelelően módosítani stratégiáikat.

Ha például egy algoritmus azt észleli, hogy egy fogadó hajlamos kockázatosabb fogadásokat kötni, amikor éppen vesztes szériában van, akkor azt javasolhatja, hogy tartson szünetet a fogadásokban, hogy elkerülje az impulzív döntéseket.

Automatizált fogadások

A gépi tanulási algoritmusok a fogadási folyamat automatizálására is felhasználhatók. Ennek során olyan szabályrendszert vagy kritériumokat hoznak létre, amelyeket az algoritmus valós idejű adatok alapján automatikusan fogadásokat köt. Ez különösen hasznos lehet a játék közbeni fogadásoknál, ahol az esélyek gyorsan változhatnak, és a fogadóknak gyors döntéseket kell hozniuk. Az automatizált fogadás segíthet a fogadóknak időt megtakarítani és a fogadások hatékonyabb elhelyezésével növelni a nyerési esélyeiket.

Klaszterezés

A klaszterezés az adatok csoportosítására szolgál, és alkalmazható például azon csapatok csoportosítására, amelyek hasonló játékstílussal rendelkeznek, vagy azon játékosok csoportosítására, amelyek hasonló teljesítményt nyújtanak.

Gauss-keverék modell

A modellel egy adathalmaz írható le több Gauss-eloszlás összeadásával, amelyek mindegyike egy klaszterhez tartozik. A Gauss-keverék modellt gyakran használják adatok csoportosítására és modellezésére a gépi tanulás területén. Segítségével előre jelezhető például a gólok száma egy adott meccsen, vagy azon játékosok száma, akik elérnek egy bizonyos teljesítményt.

Neurális hálózatok

A neurális hálózatok a biológiai idegrendszert modellezik és a gépi tanulás terén is nagyon hatékonyak. Az ilyen típusú hálózatokban több rétegű struktúrák találhatóak, amelyek az adatok különböző szintjeit reprezentálják. Különösen alkalmasak olyan bonyolult adatok elemzésére, amelyeket más gépi tanulási módszerek nehezebben dolgoznak fel. Például, a neurális hálózatok segítségével előrejelezhető a dobók által engedélyezett pontok száma, az egyéni játékosok teljesítménye.

Döntési fák

Számos különböző gépi tanulási technika létezik az osztályozásra, de a legnépszerűbbek a faalapú algoritmusok. Az algoritmus az adatokat felosztja döntési pontokra, majd egy fastruktúrát hoz létre, amely végül egy adott kimeneti értéket ad. Az előrejelzés alapja az adatok és a korábbi eredmények. Például a döntési fa segítségével előrejelezhető a futballmérkőzés kimenetele (1: hazai győzelem, 2: vendég győzelem, X: döntetlen) A döntési fa lényegében olyan kérdések sorozata, amelyek felosztják az adatokat úgy, hogy megkérdezik, hogy bizonyos jellemzők egy adott érték alatt vagy felett vannak-e, majd a partíciók felhasználásával előrejelzéseket készít a célról. De a döntési fákat önmagukban gyenge tanulónak nevezik. Viszont nagyon könnyű megérteni és értelmezni. Ez modellezi le legjobban az emberi döntéshozást.

Random Forest

A random forest egy olyan algoritmus, amely több döntési fát kombinál és az általuk adott eredményeket együttesen értékeli. Az előrejelzéshez szükséges adatokat kisebb adathalmazokra osztja fel, és ezekre különböző döntési fák alkalmazhatóak. A random forest kiválóan alkalmas a nagy adathalmazok elemzésére és a bonyolult összefüggések feltárására. Például, előrejelezhető az NBA mérkőzésen dobott pontok száma, a dobás hatékonysága, az egyéni játékosok teljesítménye, a csapat szokásos felállása és eddigi eredményei. A modell illesztése közben másodlagos eredményeként visszaadja a bemeneti változóink fontosságának sorrendjét, és klasszifikációs probléma esetén azt is, hogy az egyes osztályokba kerülést, mely változók befolyásolták a legjobban. A módszer komplex és lassú.

Lineáris regresszió és logisztikus regresszió

A lineáris regresszió egy olyan módszer, amely az adatok és az előrejelzett érték közötti lineáris kapcsolatot keresi. A lineáris regresszió alkalmas arra, hogy előrejelzéseket készítsen az események kimenetelére, például az NFL mérkőzések végeredménye, a mérkőzésen dobott pontok száma, az átlagos mezőnydobás hatékonysága, az átlagos futási yardok száma, stb. A logisztikus regresszió alkalmazható például a labdarúgásban azon tényezők elemzésére, amelyek a mérkőzések kimenetelére hatással vannak, például az átlagos gólok száma, a kapura lövések száma, az ellenfelek által kapott sárga vagy piros lapok száma stb. Ezeket az adatokat felhasználva a logisztikus regresszió segítségével előrejelzést készíthetünk arról, hogy melyik csapat nyer vagy döntetlen lesz az adott mérkőzésen.

Bár a gépi tanulás forradalmasíthatja a sportfogadást, fontos megjegyezni, hogy egyetlen algoritmus sem teljesen hibátlan. Számos tényező befolyásolhatja egy sportesemény kimenetelét és még a legkifinomultabb algoritmusok is hibázhatnak. Ráadásul a sportfogadás még mindig egyfajta szerencsejáték, így a fogadóknak csak olyan pénzt szabad kockáztatniuk, amit megengedhetnek maguknak, hogy elveszítsenek.

Ennek ellenére a gépi tanulás értékes betekintést nyújthat a sportfogadás világába és segíthet a fogadóknak megalapozottabb döntéseket hozni. Ráadásul, ahogy ez a terület tovább fejlődik, valószínűleg egyre kifinomultabb algoritmusok és fogadási stratégiák fognak megjelenni. Éppen ezért akár tapasztalt sportfogadó vagy, akár a szerencsejátékok világában újoncnak számít valaki, érdemes megvizsgálnia, hogyan segíthet a gépi tanulás a fogadási stratégia javításában és a nyerési esélyek növelésében.

De természetesen ez nem minden, ugyanis sok más előnyt is felsorolhatunk a gépi algoritmusok mellett.

Személyre szabott ajánlások: Az algoritmusok felhasználhatók a fogadók korábbi fogadási előzményeinek és preferenciáinak elemzésére, hogy személyre szabott ajánlásokat adjanak. Ez segíthet új lehetőségeket felfedezni és megalapozottabb döntéseket hozni az egyéni fogadási szokások alapján.

A játékosok teljesítményének elemzése: A gépi tanulási algoritmusok felhasználhatók a játékosok teljesítményére vonatkozó adatok elemzésére, például a labdarúgásban a lövésekre, gólokra és asszisztokra vonatkozó statisztikákra. Az adatokban lévő minták azonosításával az algoritmusok betekintést nyújthatnak abba, mely játékosok fognak valószínűleg jól teljesíteni a következő mérkőzéseken.

Valós idejű adatelemzés: A gépi tanulási algoritmusok felhasználhatók a sportesemények valós idejű adatainak, például az élő eredményeknek és a játékosok statisztikáinak elemzésére. Ez segíthet a fogadóknak megalapozott döntéseket hozni a játék közbeni fogadási lehetőségekről, például arról, hogy egy csapat valószínűleg betalál-e a következő percekben.

Az emberek mindig megpróbálnak olyan változókat találni, amelyeket fel lehet használni pontosabb előrejelzések készítésére. De a végén csak egy bizonyos pontot érhetnek el. A sportágak ugyanis olyan változatossággal bírnak, amelyet talán lehetetlen teljes mértékben megjósolni.