جمع‌آوری داده برای پیش بینی فوتبال با هوش مصنوعی

دنیای شرط بندی فوتبال دچار انقلاب عظیمی شد. تاپیک پیش بینی فوتبال با هوش مصنوعی دیگر چیز جدیدی نیست. با رشد روزافزون چت جی‌پی‌تی، اطلاعات مردم نسبت به پدیده هوش مصنوعی بیشتر می‌شود. در حال حاضر چه بازیکن و چه سایت‌های شرط بندی به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای امور خود هستند.

اما اولین قدم در هر فرآیندی در جهت هوش مصنوعی، جمع‌آوری داده یا اطلاعات است. به همین دلیل، موضع جمع‌آوری داده برای پیش بینی فوتبال، بحث امروز ما در مجله بخت است. این نوشته به فاکتورهایی که باید در این مرحله توجه کرد، می‌پردازد. مجله بخت

جمع آوری داده، اولین گام در هوش مصنوعی

همان‌طور که در بالا گفتیم، جمع‌آوری داده، اولین مرحله در جهت حرکت به سمت هوش مصنوعی است. مدل‌های یادگیری ماشین برای اتوماسیون یا پیش‌بینی یک واقعه، عموما نیاز به داده و اطلاعات دارند. یادگیری در درجه اول، نیازمند داده است. به همین دلیل، جمع‌آوری داده، گامی اساسی در این مسیر است. کیفیت اطلاعات و فاکتورهای مدنظر، می‌تواند در نتیجه نهایی مدل تاثیرگذار باشد. شما باید به خوبی بدانید که چه اطلاعاتی برای رسیدن به هدف نهایی لازم است. پیش بینی فوتبال، بحث امروز ما است. در نتیجه، فاکتورهای مدنظر ما درگیر این موضوع هستند.

فاکتورها

جهت استفاده از هوش مصنوعی، جمع‌آوری داده برای پیش بینی فوتبال باید به صورت زیر باشد. عبارت دیگر، باید این فاکتورها مورد توجه باشند.

اطلاعات تاریخی بازی

اولین چیزی که قاعدتا برای پیش بینی فوتبال با استفاده از هوش مصنوعی لازم است، اطلاعات تاریخی بازی‌ها است. مدل یادگیری ماشین باید ایده دقیقی از اطلاعات کلی بازی داشته باشد.

• نتایج بازی (برد، باخت و مساوی)
• میزان گل توسط هر تیم
• ترکیب دو تیم + پوزیشن بازیکنان
• روز و زمان بازی
• محل بازی

آمار بازیکن

فوتبال ورزش تیمی است. اما در نهایت این بازیکنان هستند که نتایج را رقم می‌زنند. استفاده از اطلاعات بازیکن، می‌تواند در پیش بینی گزینه‌های شرط بندی اختصاصی مثل احتمال گلزنی یک بازیکن هم کمک کند.

• اعداد بازیکنان همچون گلزنی، پاس گل، شوت، تکل و …
• مصدومیت بازیکن و تعداد آن
• نقل و انتقالات بازیکنان و زمان غیبت آنها

دینامیک تیم

می‌توان گفت فوتبال ورزش پیچیده‌ای است. یکی از فاکتورهایی که برای جمع‌آوری داده برای پیش بینی فوتبال می‌توان مدنظر قرار داد، دینامیک تیم است. الگوریتم برای پیش بینی فوتبال، نیازمند در نظر گرفتن عوامل فنی و زیرپوستی یک بازی فوتبال است.

• تاریخچه تغییر مربیان دو تیم
• تاکتیک‌های تیم‌ها
• عملکرد تاریخی تیم‌ها در یک تورنمنت یا علیه یک تیم خاص

عوامل خارجی

یک اشتباه رایج در استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش بینی فوتبال، در نظر نگرفتن عوامل خارجی است. ورزش فوتبال کاملا می‌تواند تحت تاثیر عوامل خارجی باشد. به همین دلیل باید گزینه‌های دیگری را هم حساب کرد.

• شرایط جوی بازی (آب و هوا)
• تاریخچه تصمیمات داور (کارت زرد و قرمز یا پنالتی)
• آمار وضعیت حضور تماشاگران (برخی بازی‌ها بدون تماشاگر برگزار می‌شوند.)

گام بعدی

بعد از جمع‌آوری داده برای پیش بینی فوتبال، ما به استخراج ویژگی برای الگوریتم یا Feature Engineering توجه می‌کنیم. در این مرحله باید ویژگی‌هایی نهان را از داده‌هایی که جمع کردیم بدست آورد و ستون‌ها و فاکتورهای جدیدی خلق کرد.