Чи зможе штучний інтелект передбачити переможця Super Bowl? Історія про лінійну регресію, дерева рішень та футбольні мрії
Хто здобуде омріяний кубок Super Bowl? Це питання мільйон доларів, а точніше, мільярдів, адже навколо цієї події киплять не лише спортивні пристрасті, а й величезні фінансові потоки. Футбольні фанати, експерти та навіть ті, хто просто любить відчути атмосферу великого свята, з нетерпінням чекають на фінальний матч, роблячи власні прогнози. А що, як у гру вступить штучний інтелект?
Саме таку амбітну задачу поставив перед собою автор відео, вирішивши з допомогою AI визначити переможця Super Bowl. У ролі претендентів виступили команди “Філадельфія Іглз” та “Канзас-Сіті Чіфс”. І поки букмекерські контори, здавалося, вагалися, чий бік обрати, автор вирішив створити власну “пророчу машину”, використовуючи для цього можливості машинного навчання.
Перший млинець – лінійна регресія
Першим інструментом у руках ентузіаста стала лінійна регресія – базовий алгоритм машинного навчання, знайомий багатьом ще зі шкільної лави. Ідея проста: зібрати якомога більше даних про попередні ігри між командами, статистику гравців, та інші фактори, що можуть вплинути на результат, а потім “навчити” модель знаходити залежності між цими даними та кінцевим рахунком.
Автор зібрав 21 параметр, які могли б вказати на переможця. Але тут виникла перша перешкода – недостатня кількість даних. Команди “Чіфс” та “Іглз” зустрічалися всього 10 разів, а для навчання моделі доступними були лише 7 матчів. Цього виявилося мало для лінійної регресії, яка потребує великої кількості даних для точних прогнозів. Результат був невтішним: похибка досягала 900%! Висновок очевидний: лінійна регресія – чудовий інструмент, але не в умовах обмеженої вибірки.
Дерево рішень: стратегія перемоги
Не здаючись, автор перейшов до більш складного, але водночас більш інтуїтивно зрозумілого алгоритму – дерева рішень. Уявіть собі дерево з безліччю гілок, де кожна гілка представляє певне рішення, яке може прийняти команда під час гри. Наприклад, що робити, коли до кінця матчу залишилося мало часу, а потрібно пройти ще кілька ярдів? Бігти з м’ячем, пасувати чи пробити штрафний? Кожен з цих варіантів відкриває нові гілки з різними наслідками.
Автор вирішив використати XG Boost – вдосконалений варіант дерева рішень, який можна уявити як цілу армію футбольних тренерів, кожен з яких робить свій прогноз на основі різних факторів. Цей алгоритм виявився більш ефективним, ніж лінійної регресії, особливо в умовах обмеженої кількості даних.
Прогноз та важливі фактори
В результаті навчання моделі з використанням дерева рішень, штучний інтелект визнав переможцем “Філадельфію Іглз” з рахунком 36:14. Цікаво, що модель також визначила найважливіші фактори, які впливають на кінцевий рахунок: кількість тачдаунів та кількість перемог у регулярному чемпіонаті. Звучить досить логічно, чи не так?
Автор, однак, підкреслив, що модель не враховує всі можливі фактори, такі як погода на стадіоні, кількість штрафних санкцій та навіть… популярність Тейлор Свіфт цього року! Але, попри всі обмеження, він висловив впевненість у прогнозі моделі та майже готовий поставити на нього свої гроші.
Висновок: надія є, але обережність не зашкодить
Чи зможе штучний інтелект передбачити переможця Super Bowl? На це питання поки немає однозначної відповіді. Автор продемонстрував, що навіть прості алгоритми машинного навчання можуть дати цікаві результати, але не варто забувати про обмеження, пов’язані з недостатньою кількістю даних та неврахованими факторами.
Важливо пам’ятати, що футбольний матч – це не лише математична модель, а й емоції, стратегія, людський фактор та навіть випадковість. Тож, роблячи прогнози, варто поєднувати аналітику з інтуїцією та вірою у свою улюблену команду.
І хто знає, можливо, колись штучний інтелект навчиться враховувати всі ці фактори та стане незамінним помічником для футбольних фанатів та тренерів. А поки що, давайте насолоджуватися грою та робити власні ставки, не забуваючи про здоровий глузд та відповідальність. І нехай переможе найсильніший!
