Ha a statisztikákon múlna, könnyű lenne kideríteni, ki nyeri az oroszországi vébét – a Bisnode kiszámolta. Fogadni persze nem biztos, hogy érdemes erre.
A világ minden tájáról érkező rajongók lelkesen várják a sportélet egyik legnagyobb versengését, ezért az esemény kapcsán a Bisnode céginformációs és cégminősítő megbízta adatelemző szakembereit, hogy olyan algoritmust dolgozzanak ki, amely képes előrejelezni, hogy 2018. július 15-én melyik nemzet válogatott csapata nyeri az oroszországi eseménysorozatot.
A Bisnode Group Analytics elemzői arra keresték a választ, hogy vajon az adatok és mesterséges intelligencia képes-e arra, hogy előrejelzést adjon a futball legjelentősebb eseményének végeredményéről. A Bisnode a bajnokságban résztvevő csapatok elmúlt négy évi összes mérkőzésének eredményei és adatai alapján egy olyan elemzési modellt fejlesztett ki, amely képes megjósolni a győzelmet, a vereséget, vagy akár a versenyben részt vevő csapatok közti gólkülönbségeket.
„Elsődleges célunk egy olyan modell kifejlesztése volt, amely képes előre jelezni egyetlen meccs eredményét a csapatok összes jellemzői alapján” – mondja Pierre Deville, a Bisnode Group Adattudományi és Elemzői vezetője. „Szerettük volna továbbá, hogy a modell képes legyen meghatározni az egyes meccsek legvalószínűbb végeredményét és egyéb statisztikai adatait különféle szimulációkkal, illetve a mérkőzések sajátosságainak figyelembevételével.”
Az első lépésben az egyes csapatok adatai egy fejlett gépi tanulási modellbe kerültek, az eXtreme Gradient Boosting néven ismert technikával, hogy kiszámítsák az egyes játékok várható eredményeit. Ezt a prediktív modellt használva a Bisnode Group Analytics szimulációkat futtatott le a soron következő játékokra.
„A mi megközelítésünk nemcsak azt tette lehetővé számunkra, hogy megbecsüljük, hogy melyik válogatott csapat meddig menetel a tabellán, hanem azt is, hogy mi lesz a VB legvalószínűbb forgatókönyve.” – mondja Goran Loncar, a Group Analytics jelenlegi igazgatója.
A módszertanról és a Bisnode szerinti győztes csapatról itt olvashat bővebben
A Bisnode által használt gépi tanulás, a számítógépes tudomány azon része, amelyben „a számítógépek anélkül tanulnak, hogy erre kifejezetten beprogramozták volna őket”. A mintafelismerés és a számítástechnikai tanulási elmélet mesterséges intelligenciájának tanulmányozásából kiindulva a gépi tanulás olyan algoritmusokat használ, amelyek az adatok alapján tanulnak és előrejelzéseket hajtanak végre.
A Bisnode által használt adatbányászat, egy olyan elemzési technika, amely az adatok mintáinak és trendjeinek felderítésére koncentrált az előrejelző modell támogatására és a csapatok rangsorolására.
