Ինչպե՞ ս են նյարդային ցանցերը կանխատեսում մրցույթի արդյունքները

Տվյալները ՝ ի՞ նչ «կոր» մոդելի համար

Մրցույթի պատմությունը/ivents: Ելքերը, հաշիվը/տոտալները, xG/xA, possession, տեմպը, տուգանքները, վնասվածքները, վնասվածքները և հոգնածությունը։

Խաղացողներ/կոմպոզիաներ ՝ րոպեներ, դիրքեր, հարաբերություններ (ովքեր խաղում են), փոխանցումներ, կովիդ/վնասվածքներ, քարտեր։

Կայքի համատեքստը 'տուն/հյուրեր, ծովի մակարդակի բարձրությունը, եղանակային ֆիչիները, ծածկույթը։

Շուկաներ/գործակիցներ 'գծեր մինչև խաղը և լայվայում, հակա-հետևի քանակով։ օգտագործել ուշադիր, որպեսզի չտեսնեք արդյունքը։
Թրաքինգը/սենսորները (որտեղ կա) 'արագություն, հեռավորություններ, ճնշում (event/track-2019)։
Տեքստը և նորությունները 'թվիթերի/օրինակների, հաղորդագրությունների, NER/դասակարգման միջոցով։
Օրացույցը և լոգիստիկան 'զանգվածի խտությունը, թռիչքները, թայմզոնները։

Տվյալների հիգիենան

Դեդուպլիկացիան, որը բացատրում է թայմզոնը, սխալները շտկելը։

Anti-արտահոսք 'ոչ մի խաղային վիճակագրություն նախամրցաշրջանային կանխատեսման մարզման մեջ։ ժամանակի խիստ «կտրվածքներ»։
Train/val/test բաժանումը ժամանակի խցիկներում, ոչ թե պատահականորեն։

Ֆիչին 'ինչպես «ապավինել» սպորտը մոդելի համար

Ձևի ագրեգատները 'էքսպոնենցիալ-կշռված միջին (վերջին 5-10 ռուբլիներ), rolling-պատուհանները։

Ուժային գնահատումը (էլո-նման վարկանիշներ) 'տան/ճանապարհորդության առանձին, կազմերով։

Բաղադրիչ-aronfichi: Սկսնակների ընդհանուր արժեքը, կապանների սիներգիան, «փոխարինումը վերջին պահին»։
Ոճը և տեմպը 'սեփականության արագությունը, ուղղությունը, ստանդարտների հաճախությունը։
Շուկայի կոնտեքստը 'բացահայտման սպրեդ/տոտալ, գծի շարժումը մինչև խաղը (առանց արտահոսքի)։
Եղանակը/ծածկույթը 'ազդեցությունը տոտալների/տեմպի վրա (անձրև/ջերմություն/քամին)։
Լայվայում 'հաշիվ/ժամանակ, հոգնածություն, քարտեր, վնասվածքներ, թարմ xG/xT։

Մոդելներ 'բուստինգներից մինչև գրաֆիկներ և տրանսֆորմատորներ

Հիմնական/ռոբոտ 'Gradient Boosting (XGBoost/Last GBM/CatBoost) պլաստիկ ֆիգուրների վրա' արագ, մեկնաբանված, լավ ինչպես բենչմարկը և անսամբլները։

Հաջորդականությունները

LSTM/GRU/Temensal CNN-ը նախամրցաշրջանային շարքերի համար (ձևը, էլո-հետքերը)։

Transformers (Temensal/Informer) երկար կախվածության և բազմաթիվ շարքերի համար։
Գրաֆիկական ցանցեր (GNN): 108 - խաղացողներ/թիմեր, ռեբրա - միասին րոպեներ/փոխանցում; GAT/GraphSAGE-ը հավաքում է կազմի քիմիան։
Մուլտիմոդալ 'տեքստը (նորություններ/թվիթեր) սաղմեդդինգի միջոցով։ Թրքինգը CNN/TCN միջոցով; Ֆյուջինը ուշ մակարդակում։
Անսամբլի 'ապակեպատել/բայեսովական մոդելներ կայունության համար։

Լոսներ և թարգետներ

Քրոս էնտրոպիա հավանական խնդիրների համար։ Brier/LogLoss-ը գնահատելու համար։ SYE-ը տոտալների համար։

Տրամաչափություն և անորոշություն

Հավանականության տրամաչափը 'Platt/Isotonic, տեմպորալ պերոկալիբրոն թարմ պատուհանի վրա։

Անորոշությունը 'CSA-Dropout, ensamble, Quantile regression, օգտակար է քեշաուտի/լիմիտների համար։
Մետրիկ անկեղծ ասած, ROC/AUC-ը ամեն ինչ չէ։ Օգտագործեք Brier, IV, LogLoss, CRPS (տոտալներ)։

Live մոդելավորում

Ամեն րոպե/խաղային դրվագ։

Ֆիչին 'հաշիվ, ժամանակ, 108/վնասվածքներ, xG հոսք, հոգնածություն։
Ուշացման սահմանափակում <100-300 մզ իննախսի վրա; Իրադարձությունների ասինխրոն հերթը. քայքայումը սենսորների կորստի ժամանակ։

Անտի սխալներ և ազնվություն

Systleakage: խիստ ժամանակային շերտեր, «ապագայի» ֆիչի արգելքը անցյալում։

Լուկբեկի 'նույն պատուհանները train/val/test-ի համար, առանց սեզոնի վերջի «դիտարկման»։

Մարկեթ ռեալիզմ 'համեմատեք շուկայի/բուքմեյքերի ռուսական գծի հետ։ «հաղթել շուկան» կայուն դժվար է։
RG/էթիկա 'մոդելները չեն ներկայացնում խաղացողի շանսերը և չեն մղում տոկոսադրույքների։ հաղորդակցության տոնն չեզոք է։

Գնահատումը և բակտերիաները

Walk-forward validation 'ժամանակի սահուն պատուհաններ։

Out-of-sample սեզոնները/լիգաները 'դիմադրության ստուգում։
Պիկ ժամանակահատվածները 'թուրային ընդմիջումներ, փլեյ-օֆֆ, դերբին' առանձին կտրվածքներ։
Ցնցումը 'առաջնորդի վնասվածքը, եղանակային անոմալիաները' A/B և առանց տեքստային ազդանշանների։

Տեղադրեք ապրանքի մեջ

API հավանականություններ ՝ նախածննդյան/լայնություն, SLA և դեգրադացիա։

Intainability շերտը 'առաջին ֆիչին/գործոնները, մարդկային ռեզյումեները («ձևը, կազմը, ջերմությունը»)։
Guardrails: Արգելքը փոխել գործակիցները անհատական; մոդելի և պատասխանների բոլոր տարբերակների տրամաբանությունը։
Տե՛ ս տվյալների դրեյֆը, Brier/LogLoss-ը առցանց, ալտերտերը, երբ նվազում է տրամաչափը։

Complaens և Responsible Gambling

AI կանխատեսումների ակնհայտ մակնշումը '«հավանականություն, ոչ երաշխիք»։

One-tap հասանելիությունը սահմաններին, սարդերին և ինքնազարգացմանը։ փափուկ նուջներ երկար հաճախականությամբ։
Գաղտնիությունը 'PII-ի նվազեցումը, նա-dewis-ը զգայուն ազդանշանների վերլուծություն է։
Թափանցելիությունը 'changelog մոդելներ, պարբերական հաշվետվություններ տրամաբանության մասին։

2025-2030 ճանապարհային քարտեզը

2025-2026 'պլանշետային բուստինգներ + ազնիվ բակտերիաներ; տրամաչափություն; prematch-API; RG շերտը։

2026-2027: Live-մոդելներ (Temental CNN/Transformer), տեքստային ազդանշաններ, intainability-UI։

2027-2028: GNN կազմով, մուլտիմոդալ ֆյուժն, cashaut/limits անորոշությունը։

2028-2029 'ավտոմեքենաների հարմարեցում լիգաների/սեզոնների, նա-dewis infess-ի համար։

2030: թափանցիկության և տրամաբանության ստանդարտները, «AI կանխատեսումների» հավաստագրությունը որպես արդյունաբերական պրակտիկա։

Չեկ-թերթ (գործնական)

1. Հավաքեք տվյալների 3-5 սեզոն, տեղադրեք ժամանակավոր կտրվածքներ։

2. Կառուցեք բուստինգի հիմքը, չափեք Brier/LogLoss-ը, կատարեք տրամաչափը։

3. Ավելացրեք հաջորդական մոդելը (LSTM/Temronal Transformer) - համեմատեք walk-forward-ի վրա։

4. Մուտքագրեք wwww.ainability քարտը և դիսլեյմերները, միացրեք RG-vigets (limits/դադար)։

5. Կազմակերպեք առցանց տրամաչափման և dreefa։

6. Տեղադրեք մոդելի տարբերակների ամսագիրը և ավտոտեստերը արտահոսքի վրա։

7. Իտերացիաների պլանը 'շաբաթական ֆիչի/քաշի նորարարություններ, եբեքվարտալ աուդիտներ։

Հաճախակի հարցեր

Պե՞ տք է արդյոք բուքմեյքերների գործակիցները ֆիչի պես։

Այո, բայց ուշադիր և միայն «անցյալի» ժամանակում (բացման/փակման գծեր)։ Սա ուժեղ ազդանշան է, բայց հեշտ է այն վերածել արտահոսքի։

Կարո՞ ղ եք «հաղթել շուկան»։

Երկար, շատ դժվար է, շուկան հաճախ տրամաչափված է։ Նպատակը ավելի լավ տրամաչափումն է, ավելի ազնիվ խորհուրդները և կառավարումը, և ոչ թե պլյուսի երաշխավորումը։

Ինչպե՞ ս պայքարել ցնցումների դեմ (աստղի վնասվածքը խաղից մեկ ժամ առաջ)։

Ավելացրեք տեքստային/նորությունների ազդանշաններ և արագ տեղեկատվական-ապդեյտներ։ պահեք fallback մոդելը առանց այդ աղբյուրների։

Տոկոսադրույքների նյարդային ցանցը հավանականության, տրամաբանության և թափանցիկության մասին է, և ոչ թե «շահույթի կախարդական կոճակը»։ Կայուն համակարգը համատեղում է մաքուր տվյալներ, մտածված ֆիչներ, համարժեք ճարտարապետություններ, ազնիվ բակտերիաներ, դրեյֆը և պատասխանատու խաղի էթիկան։ Այսպիսով, II-ն օգնում է ընդունել իրազեկ որոշումներ, հարգելով խաղացողին և կարգավորողների պահանջները։