Კრიპტო კაზინო
Torrent Gear
Როგორ პროგნოზირებს AI ტურნირების შედეგებს
ტურნირის AI პროგნოზი არ არის ერთი „ვინც გაიმარჯვებს“, არამედ სკრიპტების განაწილება: ჯგუფის გავლის შანსი, ტოპ 8-ში მოხვედრა, ფინალამდე მისვლა და ტიტულის აღება. ამ ალბათობის მისაღწევად, სისტემა აერთიანებს გუნდების/მოთამაშეების სიძლიერის მოდელს, მატჩის მოდელს და ფორმატის სიმულატორს (ჯგუფი, ბადე, tie-break წესები) კალიბრაციით და მოვალეობებით ისტორიაში. ქვემოთ მოცემულია სრული კონვეიერი.
1) ძალის მოდელი: როგორ შევაფასოთ „ვინ ძლიერია“
სარეიტინგო მიდგომები
Elo/Glicko/TrueSkill. დინამიური ძალა დისპერსიული და გაურკვევლობის გათვალისწინებით. შესაფერისია ჩოგბურთის, ჭადრაკის, ელექტრონული სპორტის, ლიგისთვის.
Bradley–Terry (BT). A გამარჯვების ალბათობა B:[
P(A!>! B)=\frac{e^{\theta_A}}{e^{\theta_A}+e^{\theta_B}}
]სადაც (\theta) - „skill“. BTd გაფართოებები გამოიყენება გათამაშებისთვის.
Poisson/ორგანზომილებიანი Poisson. „დათვლითი“ სახეობებისთვის (ფეხბურთი/ხელბურთი) თავების ინტენსივობის მეშვეობით (\lambda _\\\text {att, i}) და (\lambda _ {\\text {def}, j}) სახლის ფაქტორთან.
Plackett–Luce. რანჟირებისთვის/მულტისიციალისთვის (გარშემო, გოლფის ტური, ჯვარედინი ქვეყანა).
ფიჩები, რომლებიც მოდელებს კვებავენ
უნიფორმა და სიახლე (rolling ფანჯრები), გრაფიკი (b2b, ფრენები), ტრავმები/აქციები, სტილი და ტემპი, მოსამართლეები/ბარათები, ბარათის აუზი და პატჩი (ელექტრონული სპორტი), საფარი (ჩოგბურთი, პარკის ბეისბოლი), საშინაო უპირატესობა.
Bayesov priors: საწყისი რეიტინგი/სკილები ტურნირის შემდგომი განახლებით.
2) მატჩის მოდელი: ძალიდან ალბათობით
ორობითი შედეგი (გამარჯვება/დამარცხება): ძალის სხვაობისგან + კონტექსტი:[
\text{logit},P(A!>!B)=\alpha+\beta(\theta_A-\theta_B)+\gamma^\top x
]სადაც (x) არის ამინდი, მოსამართლეები, დაღლილობა და ა.შ.
ანგარიშების შედეგები: ორგანზომილებიანი Poisson იძლევა ანგარიშის განაწილებას (((X, Y)) გამარჯვების/ფრე/ფრე/ტოტალის ალბათობის შესახებ.
მულტისეტები და სერიები: მარკოვი/კომბინატორული მოდელები (ჩოგბურთი: ქულა, თამაში, ნაკრები და მატჩი); კალათბურთი/NHL/NBA: საუკეთესო -7 საშინაო თამაშების რიგის გათვალისწინებით).
კალიბრაცია: Platt/Isotonic/Beta ისე, რომ პროგნოზები „50%“ ნამდვილად გაიმარჯვებს ~ შემთხვევათა ნახევარში.
3) ტურნირის სიმულატორი: ფორმატი - ეს არის პროგნოზის ნახევარი
AI იწყებს სრულ წესებს:- ჯგუფები (წრიული/ნახევარწრიული): გრაფიკი, ქულები, ჰალსტუხი-შესვენება (პირები, გოლის სხვაობა/რაუნდი, სამართლიანი თამაში), შესაძლო კონდახის მატჩები.
- პლეი ოფის (ბადე): თესვა, ქსელის მხარეები, კვეთა, საიტის მასპინძლის წესები, ზეგანაკვეთური/სროლა/საჯარიმო დარტყმა.
- შვეიცარია/შვეიცარია: მიმდინარე ბალანსის წყვილი, განმეორებითი შეხვედრების შეზღუდვები.
- ორმაგი ბადე (upper/lower bracket) ელექტრონულ სპორტში.
- ჩოგბურთის ჩაფხუტი: საუკეთესო 5/3, უარი, სამედიცინო დრო, როგორც იშვიათი მოვლენები.
თითოეულ ეტაპზე, სიმულატორი აიღებს მატჩის შედეგს ალბათობის მოდელისგან და ითვლის მდგომარეობას (ცხრილები, ბადეები, მეტოქეები გზაზე).
4) მონტე კარლო: ტურნირის მილიონობით „სამყარო“
ალგორითმი
1. მოდელის მიხედვით თითოეული მატჩის შედეგი.
2. ჩვენ ვიყენებთ ფორმატის წესებს და ხელს ვუწყობთ მონაწილეებს.
3. მკვეთრი მრიცხველები: „დატოვა ჯგუფი“, „ტოპ 8“, „ფინალი“, „ჩემპიონი“.
4. ვიმეორებთ (N) ჯერ (50k- დან 5M- მდე), ხოლო შეფასებები კონვერგენციულია.
ხარისხის დახვეწილობა
კორელაციები: ფორმის/ამინდის/პატჩის ზოგადი შოკები ლატენტური ფაქტორების საშუალებით (ზოგადი (\varepsilon _ t)) - წინააღმდეგ შემთხვევაში ჩვენ გადაჭარბებულად ვაფასებთ მრავალფეროვნებას.
ინფრასტრუქტურა: ჩაწერეთ შემთხვევითი ადგილები და რეპროდუქციული მონაცემების ვერსიები; განაწილება ბრძოლებში.
ნდობის ინტერვალები: bootstrap progonam ან delta მეთოდი - გაურკვევლობის ზოლები თითოეული მეტრიკისთვის.
5) განახლება ტურნირის განმავლობაში (ტურნამენტ ბაიესში)
ყოველი ტურის შემდეგ:- Apdate Power (Elo/Glicko/BT) მცირე კოეფიციენტით. ტრენინგი, ფრთხილად გაითვალისწინეთ „ცხელი ხელი“ პრიორის გატეხვის გარეშე.
- ინფორმაცია დაზიანებების/ზრდის შესახებ ცვლის ფიჩხებს (x) და ხელმისაწვდომი წუთებს.
- ახალი ალბათობის მქონე ბადეების დათვლა ტიტულის/პასაჟის ახალი შანსია.
6) კორექტირება და შეზღუდვები
საშინაო ველი და ლოჯისტიკა: საშინაო თავგადასავალი სტადიონზე/რეგიონში; მასპინძელთა შანსი, თუ ფორმატი აშკარად აძლიერებს მათ.
ტაილანდური შესვენება: მკაცრად დაშიფვრა რეგულაციები (მაგალითად, „სახე - განსხვავება - გატეხილი - სამართლიანი თამაში - ლოტი“).
ვიდეო რეპლიკები/VAR/Challengi: იშვიათი შედეგის გადაანგარიშება გაითვალისწინეთ განაწილებაში.
სანქციები/ტექნიკური დაზიანებები: მცირე ალბათობით სცენარების განშტოება.
7) მეტრის გამომავალი და ვიზუალიზაცია
Prob. tree: P (ჯგუფის დატოვება), P (ტოპ 8), P (ფინალი), P (ჩემპიონი).
Path-dependence: სკრიპტების წილი, სადაც ტიტული შესაძლებელია „არასასიამოვნო“ მეტოქეზე მოხვედრისას.
თესვის შანსი/ადგილი, საპრიზო/შეფასების ქულების მოლოდინი.
Sensitivity/what-if: როგორ იცვლება მთავარი მოთამაშის ტრავმის შანსი, მოსამართლის/საფარის შეცვლა, მატჩის გადადება.
Attribution: fices- ის წვლილი ტიტულის ალბათობაში (SHAP/permutation).
8) ხარისხის შემოწმება - არ გვჯერა „ლამაზი“ სურათების
ტურნირის შედეგების კალიბრაცია: ბინებისთვის (0-5%, 5-10%...) რეალური გამარჯვებულების წილი უნდა ემთხვეოდეს პროგნოზს.
ბოლო ტურნირებში Backtest: Brier/LogLoss, რანგის კორელაციები ადგილებისთვის, CRPS განაწილებისთვის.
შედარება ბაზარზე: ბაზარი-იმპლიცირებული მოდელის; უყურეთ CLV- ს ფიუჩერსებსა და ხაზებზე „ვინ გაიმარჯვებს ტურნირს“.
ძვრების სტაბილურობა: სტრესის ტესტები პარამეტრების ცვლილების შესახებ (საშინაო ფაქტორი, ფორმა, დაზიანებები).
9) მინი შემთხვევები ფორმატით
ფეხბურთი, მსოფლიო თასი/ევრო (პლეი ოფის ჯგუფები)
მატჩის მოდელი: ორგანზომილებიანი Poisson + Home/კლიმატი + მოსამართლე.
Tai Breks ჯგუფები დაშიფრულია; პლეი ოფის ქსელი დამოკიდებულია ადგილებზე (A1 vs B2 და ა.შ.).
შედეგი: შანსების მატრიცა 1/8, 1/4, 1/2, ფინალი, სათაური + მგრძნობელობა წამყვანი თავდამსხმელის ტრავმის მიმართ.
NBA/NHL პლეი-ოფი (საუკეთესო-of-7)
თამაშის ალბათობა დამოკიდებულია სახლის/გამგზავრების წესრიგზე (2-2-1-1-1) და დაღლილობაზე.
ჩვენ განვიხილავთ P (სერიას) კომბინაციით ან სიმულაციით, ალბათობის განახლებით კომპოზიციებით.
დასკვნა: თესვის ტიტულის შანსი, ქსელის „კვანძები“ (სადაც არასასიამოვნო მეტოქესთან შეხვედრა ალბათობას წყვეტს).
ჩოგბურთი, ჩაფხუტი
საფარის ნიშანი + წუთების/გამძლეობის პროგნოზი; მოდელი ქულა თამაში და ნაკრები.
უარყოფა, როგორც იშვიათი მოვლენა; შეურიეთ სიმულაციას.
დასკვნა: წრის/კვარტლის/ნახევარფინალის/ტიტულის ალბათობა, „მძიმე“ ქსელის გავლენა.
ESport, Swiss + ორმაგი ბადე
ჩვენ ვქმნით წყვილებს ბალანსის მიხედვით, განმეორების გამოკლებით; პლეი ოფის პლეი ოფში - ქსელის ზედა/ბოლოში.
გაითვალისწინეთ პატჩი და ბარათის აუზი; ეკონომიკური ციკლები CS- ში, როგორც ლაივის ფიჩები.
შედეგი: Swiss- ის გავლის შანსი, upper semifinal- ში შესვლა, მაიორი.
10) პრაქტიკა ანალიტიკოსისთვის: სწრაფი რეცეპტი
1. შეაგროვეთ რეიტინგები (Elo/BT) კონტექსტით (სახლი/გამგზავრება, საფარი, მოსამართლე).
2. ასწავლეთ მატჩის მოდელი, გამოიჩინეთ ალბათობა.
3. გააცნობიერეთ ფორმატის მკაცრი სიმულატორი (მათ შორის tie-break).
4. დააყენეთ 100k-1M მონტე კარლო, შეინახეთ sid, მონაცემთა ვერსია.
5. წარმოიდგინეთ სტადიების ალბათობა და გაურკვევლობის ინტერვალები.
6. ჩაატარეთ ენერგია: დაზიანება, თესვა, ამინდი.
7. Baktest ტურნირის ბოლო ნომრებისთვის; შეამოწმეთ კალიბრაცია.
8. ექსპლუატაცია: მანქანის გადაკვეთა თითოეული ტურის შემდეგ, ცვლილებების ლოგო, ალერტები.
11) ოპერატორებისთვის/პროდუქტებისთვის: MLOps ჩარჩო
დროის მოგზაურობის ფიჩსტორი; ონლაინ/ოფლაინ თანმიმდევრულობა.
მონაცემთა/კოდების/მოდელების ვერსია; კანარის გამოშვებები.
მონიტორინგი: დრიფტი, ლატენტობა, კალიბრაციის დეგრადაცია, ბაზარზე შეუსაბამობა.
გამჭვირვალობა: ალბათობებისა და ბილიკების ახსნა; ფორმატის წესები არის საჯარო.
ეთიკა/RG: არ გამოიყენოთ პერსონალიზაცია რისკისკენ; გაურკვევლობის ჩვენება და „ეს არ არის გარანტია“.
12) ხშირი შეცდომები
ფორმატის უგულებელყოფა. არასწორად დაშიფრული ტაილანდური შესვენება არღვევს გასვლის შანსებს.
არ არსებობს კორელაციები. დამოუკიდებელი მატჩები, სადაც არის ზოგადი შოკები (ამინდი, პატჩი).
ვიწრო ლიგებზე გადამზადება. ძალიან რთული ქსელები მონაცემთა გარეშე; შეინარჩუნეთ ძლიერი ბენჩმარკი (ლოჯისტიკური/Poisson).
კალიბრაციის გარეშე. „ზუსტი“ მორიელები მრუდი ალბათობებით ცუდი EV.
ინტერვალების გარეშე. „37%“ აჩვენეთ ± გარეშე - შეცდომაში შეყვანა.
13) თაღლითობის ფორმულა
BT ალბათობა:- Elo apdate: (\theta '=\theta + K, (I-P)), სადაც (I) - შედეგი, (P) - წინასწარი მატჩის ალბათობა.
- ორგანზომილებიანი Poisson: (X\sim\text {Pois} (\lambda _ A), Y\sim\text {Pois (\lambda _ B)) კორელაციით ზოგადი კომპონენტის საშუალებით.
- Best-of-n სერია: (P (\tex {სერია}) =\sum _ k =\\lceil n/2\rceil}
14) შედეგი
AI პროგნოზირებს ტურნირების შედეგს, აერთიანებს ფორმატის ძალასა და რეალისტურ სიმულაციას, გამაგრებულია კალიბრირებული ალბათობებით და მონტე კარლო. სასარგებლო თვისებების გასაღები არა მხოლოდ საშუალო შანსია, არამედ გაურკვევლობის ინტერვალიც, სცენარებისადმი მგრძნობელობა და წესების გამჭვირვალობა. ყურადღება გაამახვილეთ მატჩის სწორ მოდელზე, წესების მკაცრი კოდირებისა და კალიბრაციის შესახებ - და თქვენი ტურნირის პროგნოზი გახდება გადაწყვეტილების მიღების ინსტრუმენტი, და არა ლამაზი, მაგრამ უსარგებლო სურათი.