AI bot dự đoán người chiến thắng World Series

Làm thế nào bóng chày có thể giúp giải thích blockchain Alex Feinberg được sử dụng để chơi bóng chày chuyên nghiệp. Sau đó, anh làm việc cho Google. Hôm nay anh ấy đánh homers với blockchain.

Nước Mỹ đã dán mắt vào màn hình TV của họ kể từ vòng play-off MLB bắt đầu vào ngày 1 tháng Mười. Vì lĩnh vực này đã giảm xuống chỉ còn bốn đội, các nhà sản xuất tỷ lệ cược rất mong muốn tìm ra đội nào có lợi thế.

Các nhà nghiên cứu tại DataRobot nghĩ rằng đây sẽ là một bài tập thú vị để lấy tất cả dữ liệu MLB từ vài thập kỷ trước và để AI của họ tìm ra ai sẽ giành chiến thắng trong World Series 2019.

Trí tuệ nhân tạo: Hướng dẫn của một doanh nghiệp (PDF miễn phí) (TechRepublic Premium)

Khi bắt đầu vòng playoff, AI dự đoán Los Angeles Dodgers có nhiều khả năng giành được cờ hiệu, theo sát là Houston Astros. Tại Liên đoàn Mỹ, AI của DataRobot cho biết Houston Astros có xác suất 40% chiến thắng Liên đoàn Mỹ, tiếp theo là New York Yankees với 25% và Minnesota Twins ở mức 18%.

Đối với Liên đoàn Quốc gia, DataRobot đã trao cho Los Angeles Dodgers 47% cơ hội giành danh hiệu, vượt xa Atlanta Braves ở mức 23% và cơ hội 13% được trao cho cả Hồng y Saint Louis và Quốc tịch Washington.

Hầu hết các nhà phân tích có dự đoán tương tự, nhưng như mọi người ít có thể dự đoán bản chất không thể giải thích được của bầu không khí playoff bóng chày. Los Angeles Dodgers đã bị đánh bật khỏi vòng playoffs bởi Nationals và Atlanta Braves bị đánh bại bởi các Hồng y, đẩy cả hai đội vào Giải vô địch quốc gia.

DataRobot đã may mắn hơn với Liên đoàn Mỹ, nơi họ dự đoán chính xác rằng Astros và Yankees sẽ đối đầu trong loạt trận vô địch.

Bộ não đằng sau dự đoán AI, tổng giám đốc DataRobot cho thể thao và chơi game Andrew Engel, nói với TechRepublic rằng dự đoán là một phần mở rộng tự nhiên của công việc họ đã làm với các đội thể thao giải đấu lớn.

"Dữ liệu đã được chứng minh là rất có ảnh hưởng và có giá trị trên toàn thế giới thể thao như đã thấy với US Open, Wimbledon và March Madness. Nhưng, ai thực sự biết trận playoff sẽ diễn ra như thế nào?" Engel nói. "Các mô hình chúng tôi đã xây dựng thông qua DataRobot cho chúng tôi biết rõ hơn về cách các đội sẽ giành chiến thắng trong mùa giải này, nhưng vẫn còn nhiều chỗ cho những điều bất ngờ. Đây là điều khiến thế giới phân tích thể thao trở nên thú vị."

Đối với dự án này, Engel đã chạy hơn 20 năm dữ liệu MLB thông qua DataRobot để xem, đội nào có nhiều khả năng giành được World Series.

AI của công ty đã có thể tìm ra xếp hạng Elo của từng đội chơi và các mô hình được xây dựng để dự đoán, đội nào sẽ thắng mỗi trận. Các nhà thống kê sử dụng xếp hạng Elo để xác định mức độ kỹ năng của người chơi trong một hệ thống. Thống kê ban đầu được tạo ra cho cờ vua nhưng nhanh chóng trở nên hữu ích cho bóng chày.

Ngoài Elo, Engel cũng sử dụng số liệu thống kê bóng chày được sử dụng rộng rãi như OPS +, WAR (theo vị trí), RAA và những người khác.

"DataRobot là một nền tảng học máy tự động. Vì vậy, tôi có thể đưa tất cả các trò chơi lịch sử đó vào DataRobot và tìm hiểu 70 mô hình khác nhau và cố gắng tìm ra một trò chơi tốt nhất để dự đoán ai có thể thắng một trò chơi nhất định", ông nói. "Khi bạn có điều đó, bạn có thể tạo một mô hình."

Khi Engel và nhóm của anh ấy tạo ra loại mô hình mà họ nghĩ đã tạo ra kết quả chính xác, họ đã chơi mô phỏng 100.000 lần và lập bảng cho tần suất mỗi đội giành được World Series.

DataRobot đã làm rất nhiều việc với các đội và giải đấu thể thao riêng lẻ như MLB, NBA và NHL, vì vậy đây là phần mở rộng tự nhiên của những gì AI của nó thường giải quyết. Công ty giúp các đội theo nhiều cách khác nhau, từ dự đoán về các cầu thủ trẻ cho đến những hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của người hâm mộ.

"DataRobot là một công ty cho phép các công ty khác khai thác sức mạnh của AI bằng cách cung cấp nền tảng và dịch vụ phần mềm AI cho doanh nghiệp như một cố vấn chiến lược để thúc đẩy việc áp dụng AI trong kinh doanh, " Engel nói. "Một phần lý do tại sao tôi làm điều này là bởi vì tôi là một người hâm mộ thể thao và một người hâm mộ bóng chày khổng lồ. Trong lịch sử, bóng chày được điều khiển một cách đáng kinh ngạc. Việc sử dụng dữ liệu trong môn thể thao này đã rất nặng nề ngay từ đầu, vì vậy nó chỉ phù hợp để sử dụng nó bây giờ chúng ta có các công cụ để nhập nhiều dữ liệu. "

Như với hầu hết các dự đoán, nó không hoàn hảo. Engel cho biết dự đoán không thể tính đến những thứ như lợi thế sân nhà, đội hình ném bóng, chấn thương và màn trình diễn của các ngôi sao. Sau mỗi vòng, anh dự định làm lại mô phỏng để xem ai là người đứng đầu.

Và anh ấy chắc chắn sẽ cần phải làm lại dự đoán của mình khi xem xét những khó khăn xảy ra trong tuần này.

Bản tin hay nhất trong tuần

Các biên tập viên của chúng tôi nêu bật các bài báo, phòng trưng bày và video của TechRepublic mà bạn hoàn toàn không thể bỏ lỡ để cập nhật tin tức, cải tiến và mẹo mới nhất về CNTT. Thứ sáu

Đăng ký hôm nay

© Copyright 2020 | mobilegn.com