Կրիպտո կազինո
Torrent Gear
Ինչպես AI կանխատեսում է կիսագունդների արդյունքը
Մրցույթի AI կանխատեսումը ոչ թե մեկ թիվ է «ով կհաղթի», այլ մրցույթի բաշխումը 'խմբին անցնելու հավանականությունը, դուրս գալ առաջին 8-ին, հասնել եզրափակիչ և վերցնել տիտղոսը։ Այս հավանականությունները ստանալու համար համակարգը միավորում է թիմերի/խաղացողների ուժի մոդելը, խաղի մոդելը և ձևաչափի սիմուլյատոր (խմբեր, ցանցեր, tie-break կանոնները), որոնք ունեն տրամաչափություն և պատմության վրա վալիդացիա։ Ներքևում ամբողջական փոխակրիչ է։
1) Ուժի մոդելը 'ինչպես գնահատել «ով ավելի ուժեղ է»
Վարկանիշային մոտեցումներ
Elo/Glicko/TrueSkill. Դինամիկ ուժը հաշվի առնելով ցրումը և անորոշությունը։ Հարմար է թենիսի, շախմատի, կիբերսպորտի, լիգի համար։
Bradley–Terry (BT). A հաղթանակի հավանականությունը B-ի վրա[
P(A!>! B)=\frac{e^{\theta_A}}{e^{\theta_A}+e^{\theta_B}}
]որտեղ (108 theta) - «սկիլ»։ Ոչ մեկի համար օգտագործվում են BTd-ի ընդարձակումները։
Պուասոն/երկչափ Պուասսոն։ «Հաշվարկային» տեսակների համար (ֆուտբոլ/գանդբոլ) գոլերի ինտենսիվության միջոցով (slambda _ _ controfte +, i) և (complambda _ _ _ corple + def com, codice) տնային գործոնի հետ։
Plackett–Luce. Ռացիոնալիզացիայի/մուլտսոբիտիայի համար (բազմաբնույթ, գոլֆի շրջագայություն, քրոսս-կանտրի)։
Ֆիչին, որ կերակրում են մոդելները
Ձևը և թարմությունը (rolling պատուհաններ), 108 (b2b, թռիչքներ), վնասվածքներ/roster, ոճը և տեմպը, դատավորները/քարտեզները, քարտեզի փամփուշտները և պաթչերը (կիբերսպորտը), ծածկույթը (թենիս, պարկերի բեյսբոլը), տնային առավելությունը։
Baisov priors: Մեկնարկային վարկանիշ/սկիլլ, որի ընթացքում վերջնական նորարարություն կա։
2) Խաղի մոդելը 'ուժից հավանականությունը
Երկուական արդյունքը (հաղթանակ/պարտություն) 'ուժի տարբերությունից + կոնտեքստը[
\text{logit},P(A!>!B)=\alpha+\beta(\theta_A-\theta_B)+\gamma^\top x
]որտեղ (x) - եղանակը, դատավորները, հոգնածությունը և այլն։
Հաշվարկային արդյունքներ 'երկչափ Պուասոնը տալիս է հաշվի բաշխումը (X, Y) հաղթանակի/ոչ-ոքիի/ֆորի/տոտալի հավանականությունը։
Մուլտսետներ և շարքեր 'Մարկովի/կոմկոմինատորային մոդելներ (թենիս ՝ ակնթարթային ռուսական խաղային խաղալիք) ֆուտբոլ/NHL/NBA: best-of-7 'հաշվի առնելով տնային խաղերի կարգը)։
Տրամաչափություն ՝ Platt/Isotonic/Beta, որպեսզի «50 տոկոսը» կանխատեսումները իսկապես շահեն մրցույթի կեսը։
3) Կոդավորման սիմուլյատոր 'ձևաչափը կանխատեսման կեսը է
AI-ն ամբողջական կանոններ է անում
Խմբերը (շրջանաձև/կիսաշրջանաձև) '108, ակնոցներ, թայ-բրեյքեր (դեմքեր, գոլերի/ռոկների տարբերությունը, fultplay), հնարավոր հետույքի խաղերը։
Փլեյ-օֆֆը (ցանցը) 'ցանքս (seeding), ցանցի կողմերը, խաչմերուկը, կայքի սեփականատիրոջ կանոնները, արտաժամյա/բուլիտները/տուգանային։
Swiss/շվեյցարական 'զույգ ներկա հավասարակշռությամբ, կրկնվող հանդիպումների սահմանափակումները։- Կրկնակի ցանցը (upper/lower bracket) կիբերսպորտում։
- Թենիսի սաղավարտները 'best-of-5/3, հրաժարումը (retiream), բժշկական թեյմերը որպես հազվագյուտ իրադարձություններ։
Յուրաքանչյուր հանդիպման ժամանակ սիմուլյատորը ձգում է խաղի արդյունքը հավանականության մոդելից և հաշվում է վիճակը (սեղաններ, ցանցեր, մրցակիցներ ճանապարհին)։
4) Monte Carlo: միլիոնավոր «տիեզերքներ»
Ալգորիթմ
1. Մենք յուրաքանչյուր խաղի արդյունքը մոդելի համաձայն։
2. Կիրառենք ձևաչափի կանոնները և խթանենք մասնակիցներին։
3. Քրեմենտիմը հաշիվներ է, «դուրս եկավ խմբից», «առաջին 8», «եզրափակիչ», «չեմպիոն»։
4. Կրկնում ենք (N) անգամ (50k-ից 5M), մինչ գնահատականները փոխակերպվում են։
Որակի նրբություններ
Հարաբերակցություն 'համազգեստի/եղանակի/պաթչայի ընդհանուր ցնցումները մոդելավորում ենք լատենտային գործոնների միջոցով (ընդհանուր (ստանդարտ varepsilon _ t) - այլ կերպ գերագնահատում ենք բազմազանությունը։
Ենթակառուցվածքը 'գրանցեք պատահական նստատեղերը և տվյալների տարբերակները վերարտադրման համար։ բամբասանք։
Վստահելի ընդմիջումներ ՝ բութսթրապ պրոգոնամ կամ դելտա-մեթոդ, որը համապատասխանում է անորոշության շերտին յուրաքանչյուր մետրի համար։
5) Նորարարությունը մրցույթի ընթացքում (in-tournament Bayes)
Յուրաքանչյուր շրջագայությունից հետո
Ուժի ապդեյթ (Elo/Glicko/BT) փոքրիկ կոֆից։ Վերապատրաստման մեթոդները ուշադիր հաշվի են առնում «տաք ձեռքը» ՝ առանց պիրորսի կոտրելու։
Վնասվածքների մասին տեղեկատվությունը փոխում է ֆիչին (x) և հասանելի րոպեները։- Նոր հավանականություններով ցանցերի ռեսեմպլը հաստատեց տիտղոսի/ակնթարթային շանսերը։
6) Մոսկվան և սահմանափակումները
Տնային դաշտը և լոգիստիկան 'home-advantage մարզադաշտում/տարածաշրջանի; տանտերերի հավանականության կափարիչը, եթե ձևաչափը ակնհայտորեն ուժեղացնում է դրանք։
Թայ-բրեյք 'խստորեն կոդավորում ենք կանոնակարգերը (օրինակ ՝ «թրթուրն է տարբերությունը, որը նկարագրված է fronplay-ի կողմից»)։
Տեսագրիչները/VAR/Chelengy: Հազվադեպ կրկնօրինակումներ ելույթի բաշխման մեջ։
Սանկցիաները/տեխնոլոգիական պարտությունները 'ճյուղերը փոքր հավանականությամբ։
7) Հանգստյան օրեր և տեսողություններ
Prob. tree: P (խմբից ելքը), P (առաջին 8), P (եզրափակիչ), P (չեմպիոն)։
Path-dependency: մրցույթի մասնաբաժինը, որտեղ տիտղոսը հնարավոր է, երբ հայտնվում է «անհարմար» մրցակցին։
Ցցի/տեղերի շանսերը, մրցանակների/ակնոցների ակնկալումը։- Softitivity/what-if: Ինչպե՞ ս են փոխվում հիմնական խաղացողի վնասվածքի հավանականությունը, դատավորի փոխարինումը/2019, խաղի տեղափոխումը։
- Attribution: Ֆիչի ներդրումը տիտղոսի հավանականության մեջ (SHAP/permutation)։
8) Որակի ստուգում. Մի հավատացեք «գեղեցիկ» նկարներին
Արբիտրաժային արդյունքների տրամաբանությունը 'բինների համար (0-5%, 5-10%...) իրական հաղթողների մասնաբաժինը պետք է համընկնի կանխատեսման հետ։
Backtest-ը անցյալ մրցույթներում 'Brier/LogLoss, վաղ հարաբերակցություններ տեղերի համար, CRPS բաշխման համար։
Համեմատություն շուկայի հետ 'market-implied vs մոդել; հետևում ենք CLV-ին ֆյուչերսների և գծերի վրա «ով կհաղթի մրցույթը»։
Փոփոխություններին հետևելը 'սթրեսային թեստեր աշխատանքային փոփոխությունների վրա (տնային գործոնը, ձևը, վնասվածքները)։
9) Մինի-քեյսները ձևերով
Ֆուտբոլ, ԲԿՄԱ/Եվրոպա (ռուսական փլեյ-օֆֆի խմբեր)
Խաղի մոդելը 'երկչափ Պուասոն + տնային/կլիման + դատավորը։- Tai-braks խմբերը կոդավորված են. փլեյ-օֆֆի ցանցը կախված է տեղերից (A1 vs B2 և այլն)։
- Արդյունքը '1/8, 1/4, 1/2, եզրափակիչ, տիտղոսը + զգայունությունը առաջատար հարձակվողի վնասվածքի նկատմամբ։
NBA/NHL փլեյ-օֆֆը (best-of-7)
Խաղի հավանականությունը կախված է տան/ելքի (2-2-1-1-1) և հոգնածությունից։
Մենք համարում ենք P (շարքը) համադրության կամ սիմուլյացիայի միջոցով կազմի հավանականության նորացման միջոցով։
Եզրակացությունը 'սևամորթ տիտղոսի շանսերը, ցանցերի «կոդավորումը» (որտեղ անհարմար մրցակցի հետ հանդիպումը նվազեցնում է հավանականությունը)։
Թենիս, սաղավարտը
Ծածկույթի + կանխատեսումը րոպե/դիմացկունություն; մոդել ակնթարթային խաղամոլություն է։- Մերժումները (retireae) որպես հազվագյուտ իրադարձություն։ խառնվում ենք սիմուլյացիայի մեջ։
- Եզրակացությունը 'շրջանակի/թաղամասի/կիսաեզրափակչի/տիտղոսի հավանականությունը, «ծանր» ցանցի ազդեցությունը։
Կիբերսպորտը, Swiss + կրկնակի ցանց
Մենք ստեղծում ենք զույգեր հավասարակշռությամբ, բացառելով կրկնությունները։ փլեյ-օֆֆում 'վերևում/ռուսական ցանցը։
Հաշվի առեք փամփուշտները և քարտեզի փամփուշտները։ տնտեսական ցիկլերը CS-ում որպես լայվի ֆիչեր։- Արդյունքը 'Swiss-ի, upper semifinal-ի, վերցնելու հնարավորություն։
10) Վերլուծության պրակտիկան 'արագ բաղադրատոմսը
1. Հավաքեք վարկանիշները (Elo/BT) համատեքստով (տուն/ելք, ծածկույթ, դատավոր)։
2. Սովորեցրեք խաղի մոդելը, վերցրեք հավանականությունը։
3. Իրականացրեք ձևաչափի խիստ սիմուլյատոր (ներառյալ tie-break)։
4. Թողեք 100k-1M Monte-Carlo-ը, պահպանեք սիդը, տվյալների տարբերակը։
5. Պատկերացրեք հավանականությունը և անորոշության ընդմիջումները։
6. Անցկացրեք sportitivity 'վնասվածք, ցավ, եղանակ։
7. Բեքթեստը անցյալ համարների վրա։ տրամաչափություն։
8. Օգտագործեք 'յուրաքանչյուր շրջագայությունից հետո ինքնաձիգը, փոփոխության ծուղակը, ալերտները։
11) Օպերատորների/ապրանքների համար ՝ MLOps շրջանակ
Ֆիչստորը Time-travel-ից; առցանց/fofline կոնսիստենտություն։- Տվյալների/կոդի/մոդելների տարբերակումը։ քարքարե սալիկներ։
- Տե՛ ս ՝ դրեյֆ, լատենտ, տրամաչափման քայքայում, շուկայի հետ տարբերություններ։
- Թափանցիկություն 'հավանականության և ճանապարհների բացատրություններ։ ձևաչափի կանոնները հրապարակայնորեն են։
- Էթիկա/RG 'չօգտագործել անհատականացումը, որը մղում է ռիսկի։ ցույց տալ անորոշությունը և «դա երաշխիք չէ»։
12) Հաճախակի սխալներ
Ձևաչափի անտեսումը։ Սխալ կոդավորված թայ-բրեյքերը կոտրում են ելքի հնարավորությունները։- Ոչ մի հարաբերակցություն չկա։ Անկախ խաղերը այնտեղ, որտեղ ընդհանուր ցնցումներ կան (եղանակը, պաթչը)։
- Սովորելը նեղ լիգաների վրա։ Չափազանց բարդ ցանցեր առանց տվյալների; պահեք ուժեղ բենչմարկ (լոգիստիկ/Պուասոն)։
- Առանց տրամաչափման։ «Ճշգրիտ» կորած հավանականությունները վատ EV-ն են։
- Առանց ընդմիջումների։ Ցույց տալ «37 տոկոսը» առանց մեղադրանքների 'մոլորեցնել։
13) Ֆորմուլա-գնդակներ
BT հավանականություն: (P = prock _ e = micheta _ A _ codice + teta _ A + E + ^/theta _ B ենթատեսակ)։
Elo apdait: (teta '= peta + K, (I-P))), որտեղ (I) - արդյունքը, (P) - նախնական հավանականությունը։
Երկչափ Պուասոն: (X/sim/www.dpois _ Pois com (complambda _ A), Y/sim pois _ Pois com (clambda _ B)) հարաբերությամբ ընդհանուր բաղադրիչի միջոցով։
Best-of-n շարքը: (P (codice chript++ + k = lceil n/2/rceil _ ^ + n + bin.com + + k = p (1-p) ^ + n-k) (եթե (p) կայուն է; հակառակ դեպքում 'խաղի սիմուլյացիա)։
14) Արդյունքը
AI-ը կանխատեսում է ածխաջրերի արդյունքը 'համատեղելով ձևաչափի ուժի և իրական սիմուլյացիան, որոնք ամրացված են տրամաբանական հավանականություններով և Մոնտե Քարլոն։ Օգտակար բանալին ոչ միայն միջին շանսերն են, այլ նաև անորոշության ընդմիջումները, սցենարների զգայունությունը և կանոնների թափանցիկությունը։ Ուշադրություն դարձրեք խաղի ճիշտ մոդելի վրա, որը խիստ կոդավորում է կանոնակարգն ու տրամաչափումը, և ձեր ռեկորդային կանխատեսումը կդառնա որոշումների կայացման գործիք, ոչ թե գեղեցիկ, այլ անօգուտ պատկեր։