مقدمه
شرط بندی زنده چیزی از گذشتههای دور نیست. اولین شرط بندیهای زنده در دهه نود دیده شدند. با این حال این نوع شرط بندی در حال حاضر محبوبیت بسیاری دارد. در این نوع شرط بندی، در فاصله دقیقه اول تا آخر (یا کمی قبل از آن) میتوانید روی وقایع شرط بندی کنید. شرط بندی فوتبال، بسکتبال، تنیس و رشتههای بسیاری در حال حاضر شرط بندی زنده دارند.
طریقه کار
هوش مصنوعی، در حال گسترش است. از ماشینهای خودران تا فرصتهای شغلیای که از دست خواهند رفت. برای بسیاری از مردم، دورنمای هوش مصنوعی ترسناک است. با این حال هر داستان دو جنبه دارد. مسئله این است که الگوریتم شرط بندی زنده و هوش مصنوعی در مراحل ابتدایی هستند. با این حال افراد باهوش در حال استفاده از این الگوریتم برای شرط بندی دقیق هستند. سیسیتمهای کامپیوتری در حال انجام کمکی بزرگ به افراد برای پیدا کردن شرط های ارزشمند هستند.
الگوریتمها، فرمولهای ریاضی برای مرتبسازی و ارزیابی اطلاعات جهت حل یک مشکل پیچیده هستند. الگوریتمها میتوانند کمک کنند که خروجی یک رویداد ورزشی را با توجه به دادهها حل کنیم. الگوریتم شرط بندی زنده، چیزی سرراست است. برای مثال وضعیت تیمها در بازیهای گذشته، حضور یا عدم حضور بازیکنان کلیدی، وضعیت آمار خانگی تیم میزبان و از این دست در معادله جا میگیرند. سایت شرط بندی (بوکمیکر) به یک احتمال از هر رویداد میرسد و بر اساس آن ضریب شرط بندی تعریف میشود.
اطلاعات ورزشی موجود در جهان، بابت هر مسابقه بسیار زیاد است. شاید برایتان جالب باشد که برخی از ابزارها برای آنالیز پیشرفته، فقط چند کلیک برای نصب نیاز دارند. برای مثال Corsi ابزاری برای آنالیز اطلاعات لیگ هاکی آمریکا است. فراموش نکنید که الگوریتمها وقتی اطلاعات متفاوتی برای آنالیز داشته باشند، دقیقتر عمل میکنند.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین کار را یک مرحله جلوتر برد. هوش مصنوعی را به الگوریتم گره زد. ایده اصلی این است که ماشین از تجربههای قبلی درس بگیرد و بهبود یابد. مسئله در یادگیری ماشین تنها این نیست که ماشین هوشمندانه انتخاب انجام دهد. مسئله این است که بتواند در هر مرتبه بدون دخالت انسان، انتخاب بهتری انجام بدهد. کل ایده یادگیری ماشین به چیزی به نام شبکه عصبی مربوط است.
شبکه عصبی چیست؟
نیاز به توضیحات مفصل برای انتقال این مطلب وجود دارد. به طور خلاصه برنامه طوری نوشته میشود که کارکرد بخشهای مختلف مغز را پیاده کند. تحقیقات نشان داده که چنین معماریای باعث میشود کیفیت الگوریتم یادگیری ماشین در حل مسئله بالا برود. یادگیری ماشین مبحث جذابی است و سرمایه فراوانی به آن اختصاص داده شده است. این باعث شده این علم هر سال قدمی به جلو بردارد. خروجی آنها بابت هر پیشرفت، ساده شدن عملیات دستهبندی و پیش بینی است.
میلیاردها دلار سالیانه شرط بندی میشود. کسانی که میتوانند الگوریتمی بنویسند که نتایج را پیش بینی کند، میتوانند از این راه به سود فراوانی برسند. شرکتهای زیادی در تلاش برای همین کار هستند.
شبیه به بازار بورس
پیشرفت الگوریتمهای شرط بندی، چیزی شبیه به بازار بورس بوده است. پیش بینی بازار بورس و رویدادهای ورزشی نیز الگوهایی مانند یکدیگر هستند. از ابتدای قرن بیست و یکم، مدیران موفق از الگوریتمها برای پردازش سریع و دقیقتر استفاده میکنند. آنها اینطور اشتباهات انسانی و احساسات را حذف میکنند. یادگیری ماشین در زمینههای مالی موفق عمل کرده است. افراد موفق در این حوزه، از چنین شیوههایی استفاده میکنند و خود را از دیگرانی که هنوز به شیوههای سنتی وفادار هستند، جدا میکنند.
تکنولوژیهای جدید در حوزه شرط بندی
بیایید به این این ایده برگردیم که هوش مصنوعی میتواند باعث دقیق شدن پیشبینیها شود. شرکتی به نام Strategem اپلیکیشنی طراحی کرد که بازیهای اروپایی را پیشبینی کند. آنها باور دارند که فوتبال از قابل پیشبینیترین ایونتها در جهان است. آنها صدهزار بازی را بررسی کردند و الگویی را در خصوص نتایج مسابقات به دست آوردند.
ایده سرراستی دارند: تشخیص الگو، یادگیری آن و پیدا کردن راهی برای یافتن شرط های ارزشمند. پیدا کردن چنین الگویی میتواند به درآمدی باورنکردنی بیانجامد. با کمک یادگیری ماشین، الگوریتم میتواند وضعیت هر مسابقه را با نتیجه آن بسنجد. هدف آنها این است که الگوریتمی بسازند که بتواند مسابقات لایو را نیز تحت پوشش قرار دهد.
این الگوریتم هنوز فاصله زیادی تا این دارد که مسابقات را به صورت زنده تماشا کند و چیزی برای پیش بینی پیدا کند که احتمال آن به واقعیت نزدیک باشد. برای مثال هنوز این مشکل وجود دارد که ماشین مفهوم صحنه آهسته را درک نکرده است! با این حال، الگوریتم آنها در حال بزرگ شدن است. آنها به راهکاری رسیدهاند که بین تمام سایتهای شرط بندی بگردد و جذابترین آیتمها را برای شرط بندی پیدا کند. چنین الگوریتمهایی به سرعت بهبود خواهند یافت چون منجر به درآمد میشوند. در آینده، مردم برای شرط بندی از چنین نرمافزارهایی استفاده خواهند کرد.
قانع نشدید؟ به دنیای مسائل مالی و سهام فکر کنید. اوضاع پیش بینی وضعیت بورس، هیچ شباهتی به چیزی که در دهه هشتاد وجود داشت ندارد. حالا هر موسسه مالی شیوه الگوریتمیک خود را دارد تا اطلاعات را پردازش کرده و مشکلات را حل کند. الگوریتمها آماده کمک در شرط بندی هستند.
بهبود وضعیت شرط بندی شما
هوش مصنوعی، الگوریتمها و یادگیری ماشین ابزارهای اغواکنندهای هستند حتی اگر باعث بهبود جزئی شوند. حتی بهبود چند درصدی وضعیت شرط بندی، به سود بیشتر میانجامد. کامپیوترها قرار نیست در مدتی کوتاه تا این اندازه باهوش شوند اما نمیشود به کمی پس از آن فکر نکرد. با این حال بهترین ابزار نیز به کاربری توامند برای گرفتن بهترین استفاده نیاز دارند. پس برای آینده آماده باشید.
دیدگاهتان را بنویسید