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  • #4775

    Antonio Lepore
    Partecipante

    Hi, Im starting a project where I have to use machine learning and artificial intelligence algorithms to predict some results on a sample of data … Can tensor flow help me ? Could you address me in?

    I was seeing this video

    but it is based on the American model

    So that the success rate is minimal but I would like to understand if it is true

    The data available are these
    http://www.direttagoal.it

    Team 1/N – Score 1 – Score 2 – Team 1/N

    Here the facebook group
    https://www.facebook.com/groups/204403727033967/members/

    And linkedin discussion
    https://www.linkedin.com/groups/8598545/8598545-6400849329229168642

    #4789

    Antonio Lepore
    Partecipante

    Te la faccio breve. Poniamo il caso di sole 2 squadre:
    Roma Lazio 2
    Roma Lazio 1
    Roma Lazio 0
    Lazio Roma 1
    Lazio Roma 2
    Se tu impari su un dataset del genere (e con molte più squadre hai molte più volte ripetizioni di questo tipo) il tuo modello andrà totalmente alla cieca e non servirà a nulla. Questo perchè la funzione che stai cercando di imparare non è più univoca (stessi dati in entrata -> diversi risultati in uscita).
    A questo punto ti servono altri dati per rendere di nuovo questa funzione univoca. Per esempio la posizione in classifica quando si è giocata la partita (è solo un esempio non ti sto dicendo che funziona).

    Il file csv te lo puoi creare da solo, a mano o in maniera automatica. Nel secondo caso googla “website crawling python” e ti usciranno sicuramente un sacco di risultati. In generale si parla di Web Mining.

    https://www.linkedin.com/groups/8598545/8598545-6400849329229168642

    #4791

    Antonio Lepore
    Partecipante

    quindi questi due dicono che non sono vere?

    Using Machine Learning for Predicting NFL Games | Data Dialogs 2016

    Predicting the Winning Team with Machine Learning

    No, ma come vedi nei video il discorso che fanno loro è molto più complesso.

    Loro non prendono solo il risultato finale ma, come ti ho spiegato prima, usano altri dati per riportarsi alla condizione in cui ud un dato in entrata corrisponde solo 1 risultato in uscita.
    Per esempio nel secondo video, minuto 09 e 30 secondi, ti fa vedere che usa 12 features per predire il risultato. Stessa cosa nel primo video ma applicato alla NFL.

    Grazie Antonio

    e secondo te arrivano a dei buoni risultati ?

    si potrebbe adattare o ricreare il loro modello a quello del calcio ?

    #4801

    Matteo Alberti
    Partecipante

    Assolutamente si.

    Per far questo però come accennato in precedenza avrai bisogno di qualche dato in piu della semplice vittoria.

    Un esempio di dataset che potresti costruirti (per quanto non sia un gran esperto di calcio) certamente deve contenere tutti i criteri discriminanti che possano venirti in mente. Un esempio?

    Oltre a Squadra A, Squadra B, vittoria (A/B) che risulta la nostra classe di target (il punteggio può esser evitato per questa prima fase e lavorar su una classificazione binaria su quale delle due squadre abbia probabilità maggiore di vincita) aggiungerei se partita era giocata in casa o meno, che tipo di torneo, in che fase del torneo (andata/ritorno). Formazione di gioco (naturalmente codificala con qualcosa tipo formazione a,b,c…) la presenza o meno di un dato giocatore forte nella partita (variabile giocatore forte diconomica), arbitro.. insomma, ogni informazione possibile. Quando l’informazione è qualitativa trova il modo di metterla in maniera quantitativa (vi son di differenti maniere).

    A quel punto non lavori piu su una funzione a due variabili ma k dimensionale. Idealmente ti consiglio di aggiungerne il piu possibile e solo in seguito attraverso uno dei metodi (PCA per far cose semplici e tranquille) selezioni solo le covariate di interesse maggiori (quelle che descriminano meglio l’esito).

    Fatto questo in futuro potresti pensar di aggiunger una regressione in cui non solo prevedi quale squadra sia piu propensa alla vincita ma vai ad interpolare una previsione sul numero di goal messi a segno.

    Naturalmente più il sistema diventa complesso più dovrai tener conto di altri fattori (il gioco non a somma zero dunque possibili favoritismi, accordi, etc etc)

    Nel complesso devo dire ritengo un’analisi fattibile. I risultati dovrai valutarli mano a mano, farai sempre in tempo ad aggiungere complessità al progetto (analisi della serie storica della singola squadra in quanto l’aver vinto 5 volta squadra A contro B qualche anno fa non implica che sia cosi anche ora, dunque dovrai far previsione con LSTM etc)

    Insomma, buona fortuna! Incomincia con il dataset, poi, un passo alla volta

    Matteo

    #4802

    Antonio Lepore
    Partecipante

    Salve,
    mi ha anno detto che Google mentre segue una partita di calcio, parte con una probabilità uguale per tutti e 3 gli eventi (33% vittoria squadra di casa, 33% pareggio, 33% vittoria squadra fuori casa, l’1% mancante è tenuto fuori come errore di arrotondameno o assegnato al pareggio); man mano che la partita va avanti ed ottiene statistiche su passaggi, tiri in porta, possesso palla, etc. Ma solo mentre si sta giocando la partita, non a priori.
    Volevo sapere se usando tecniche di Machine Learning e simili siete mai riusciti a pretire tali risultati una settimana prima.
    Sapete con chi devo parlare in Google?

    #4803

    Matteo Alberti
    Partecipante

    Su questo non saprei, aspettiamo la risposta di qualcun altro della community.
    Da parte mia posso solo dirti che un sistema di acquisizione dati (passaggi, goal etc) in tempo reale si basa assolutamente sul deep learning (strutture di base sono reti convoluzionali che per ogni frame dell’immagine rilevano in questo caso il pallone, giocatori in campo ed eventuali cambiamenti di stato da frame in frame)

    Questa tipologia di dati però mi sembra piu inerente per chi voglia delle statistiche di gioco piu che previsione sulla vincita.

    #4804

    Antonio Lepore
    Partecipante

    Grazie gentilissimo …
    Effettivamente quello che dici tu è anche troppo dettagliato… ammesso che funzioni veramente..

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