Будущее спортивных прогнозов: нейросети и аналитика в одном флаконе

Прогнозирование в спорте — это не только определение победителя или счёта в матче. Оно охватывает десятки, а то и сотни событий: количество фолов, время первого гола, жёлтые и красные карточки, гол от конкретного игрока и т. д.
С развитием технологий анализ стал более точным, а после появления нейросетей он вышел на новый уровень. Чтобы понять, насколько обширна аналитика и как много факторов она может включать, почитайте прогнозы на спорт на сайте Legalbet. Там представлены самые интересные прогнозы от профессионалов на каждый день.

Какие задачи решает прогнозирование

Чаще всего прогнозирование помогает решать такие задачи:
●    Определение самых вероятных исходов матча. Тут много вариантов — кто победит, с каким счётом, каким способом (например, в ММА это может быть победа по очкам, нокаутом, болевым или удушающим приёмом и т. д.).
●    Прогнозирование дополнительных показателей. Например, в футболе это количество угловых, жёлтых и красных карточек, офсайдов, пенальти и т. д.
●    Оценка выступлений отдельных спортсменов. Если мы говорим о командных видах спорта, то чаще всего прогнозируют количество голов от того или иного игрока, жёлтые карточки и т. д. В одиночных видах спорта можно ставить на победителя, на того, кто окажется выше из пары соперников и т. п.
●    Прогнозы на результаты сезона. Чаще всего ещё до начала какого-либо турнира появляются котировки на победителя. Это касается как одиночных, так и командных видов спорта. Понятно, что точность такой аналитики зачастую страдает из-за дополнительных обстоятельств вроде травм спортсменов. Но чаще всего прогнозисты не ошибаются и те, кого выделяли до начала сезона, борются за победу.

Популярные подходы к прогнозированию

Разберём несколько популярных вариантов.

Статистический анализ. Пример — анализ временных рядов, в котором выявляются скрытые закономерности, повторяющиеся сезон за сезоном. Это могут быть сезонные перепады формы, неудобные соперники и т. д. С помощью изучения статистики можно выявить определённые закономерности, чтобы делать прогнозы по результативности, стабильности и другим параметрам. Чем больше статистики учитывается, тем выше вероятность точного прогноза.
Искусственный интеллект и машинное обучение. Более сложная, но и более эффективная методика, в которой используются нейросети. Разбирать алгоритмы нет смысла — для этого понадобится отдельный обзор. Отметим, что ИИ может строить модели, учитывающие сотни, а то и тысячи факторов. Это идеальный вариант для обработки огромных массивов данных, экономящий время экспертов.
Сбор информации о каждом спортсмене и её анализ. Суть этого подхода в том, что во время матчей отслеживается подробная статистика каждого спортсмена. К примеру, в футболе высчитывается преодолённое расстояние, количество удачных и неудачных действий на поле и т. д. Также в этом случае могут учитываться и факторы, не относящиеся к спортивной статистике — состояние здоровья, события в личной жизни, взаимоотношения с тренером и т. д.
Прогностические модели. Есть готовые системы, которые прогнозируют вероятность тех или иных событий на основе внесённых данных. Этот вариант хорош простотой — не нужно ничего анализировать самостоятельно, достаточно собрать подробную статистику. Но на составление алгоритмов и разработку программного обеспечения уходит много времени.

Подводим итоги

Развитие технологий и увеличение объёма собираемых данных положительно повлияет на точность прогнозов. Но самое большое влияние на эту сферу окажет внедрение искусственного интеллекта. Во-первых, он за считанные секунды выполняет огромные объёмы рутинной работы, на которую человек бы потратил несколько дней,  а то и недель. Во-вторых, будут разрабатываться более продвинутые модели аналитики, учитывающие ещё больше факторов. А это повысит точность прогнозов.