slot

ทุกสิ่งที่คุณเคยอยากรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬา

0 0
Read Time:11 Minute, 18 Second

ทุกสิ่งที่คุณเคยอยากรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬา อัลกอริทึมการพนันกีฬาอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการเดิมพันของผู้คนไปแล้ว อัลกอริทึมเป็นผลการทำนายที่มีประสิทธิภาพสูงในโลกของการเงิน
เรียนรู้ข้อดีข้อเสียของการใช้อัลกอริทึมเมื่อประเมินการเดิมพันกีฬา

เปิดข่าวแล้วคุณจะถูกโจมตีด้วยข้อความเตือนภัยเกี่ยวกับภัยคุกคามของระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ (AI): รถยนต์ขับเองที่เป็นอันตรายหุ่นยนต์ที่จะเข้ามาทำงานทั้งหมดของเราและปัญญาประดิษฐ์ที่จะชิงไหวชิงพริบในไม่ช้า ต่อต้านมนุษยชาติ การจมอยู่กับความหวาดกลัวเป็นเรื่องง่าย แต่ทุกเรื่องมีสองด้าน

อัลกอริธึมการเดิมพันกีฬาและ AI อยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่“ เซียน” ใช้ระบบคอมพิวslotเตอร์ในการเดิมพันกีฬาด้วยความแม่นยำที่น่าตกใจอยู่แล้ว การวิเคราะห์ของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญพอ ๆ กัน แต่ไม่มีการปฏิเสธว่า AI และอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าอย่างมากสำหรับนักเดิมพันที่รู้วิธีใช้

อ่านต่อไปเพื่อดูว่าอัลกอริทึมการพนันกีฬาทำงานอย่างไรและจะส่งผลต่ออาชีพการพนันกีฬาในอนาคตของคุณอย่างไร

ทุกสิ่งที่คุณเคยอยากรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬา

อัลกอริทึมการเดิมพันกีฬาทำงานอย่างไร?
อัลกอริทึมคือสูตรทางคณิตศาสตร์ที่จัดระเบียบและประเมินข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือตอบคำถามที่ซับซ้อน อัลกอริทึมสามารถออกแบบมาเพื่อ “แก้ไข” ผลลัพธ์ของการแข่งขันกีฬาโดยอาศัยข้อมูลที่เกี่ยวข้องเช่นสถิติผู้เล่น / ทีม

อัลกอริธึมการเดิมพันกีฬาและ AI อยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่“ เซียน” ใช้ระบบคอมพิวเตอร์ในการเดิมพันกีฬาด้วยความแม่นยำที่น่าตกใจอยู่แล้ว

อัลกอริทึมต้องการข้อมูลประเภทใด
อัลกอริทึมการพนันกีฬามักจะจัดการกับข้อมูลที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา ตัวอย่างเช่นหากมีคนเขียนอัลกอริทึมโดยมีจุดประสงค์ที่ชัดเจนในการทำนายเกม NFL อัลกอริทึมอาจอาศัยข้อมูลเช่นเปอร์เซ็นต์การชนะในบ้านของทีมระยะการวิ่งและเปอร์เซ็นต์การรับที่ประสบความสำเร็จ

มีข้อมูลกีฬาจำนวนมากสำหรับสาธารณะ แน่นอนว่ามีข้อมูลกีฬาพื้นฐานมากมายเกี่ยวกับทีมและผู้เล่นทางออนไลน์ แต่คุณอาจแปลกใจที่ได้ยินว่าเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงจำนวนมาก (เช่น Corsi, Fenwick ฯลฯ ) อยู่ห่างออกไปเพียงไม่กี่คลิก ความพร้อมใช้งานและการเข้าถึงข้อมูลบนเว็บช่วยเพิ่มสิ่งที่ AI และอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬาสามารถทำได้

Corsi เป็นสถิติขั้นสูงที่ใช้ใน National Hockey League เพื่อวัดความแตกต่างของความพยายามในการยิงในขณะที่เล่นด้วยความแข็งแกร่ง ซึ่งรวมถึงการยิงเข้าประตูการยิงไม่เข้าประตูและการพยายามยิงที่ถูกบล็อกเข้าหาตาข่ายของฝ่ายตรงข้ามลบด้วยการยิงซ้ำที่ยิงไปที่ตาข่ายของทีมคุณเอง

หมายเลข Corsi ได้รับการตั้งชื่อโดย Tim Barnes นักวิเคราะห์ทางการเงินจากชิคาโกซึ่งทำงานภายใต้นามแฝง Vic Ferrari เขาเคยได้ยินอดีตผู้จัดการทั่วไปของ Buffalo Sabers Darcy Regier พูดถึงช็อตดิฟเฟอเรนเชียลทางวิทยุจากนั้นก็พัฒนาสูตรเพื่อแสดงความแตกต่างของช็อตอย่างแม่นยำ เดิมเฟอร์รารีต้องการตั้งชื่อเป็นหมายเลข Regier แต่เขาไม่คิดว่ามันฟังถูก จากนั้นเขาก็คิดที่จะเรียกมันว่าหมายเลข Ruff หลังจากอดีตหัวหน้าโค้ชของ Buffalo Sabers Lindy Ruff แต่เขาก็ไม่คิดว่ามันเหมาะสมเช่นกัน เฟอร์รารีลงเอยด้วยการค้นหาเจ้าหน้าที่บัฟฟาโลเซเบอร์พบรูปจิมคอร์ซีและเลือกชื่อของเขาเพราะเขาชอบหนวดของคอร์ซี

เนื่องจากการพยายามยิงมักเกิดขึ้นในเขตรุกดังนั้นหมายเลข Corsi จึงเป็นตัวบ่งชี้เวลาที่ทีมใช้ในเขตรุกเทียบกับเวลาที่ใช้ในเขตป้องกัน ตัวเลขคอร์ซีที่เป็นบวกจะบอกคุณว่าทีมใช้เวลาในโซนรุกมากกว่าโซนป้องกันในขณะที่ตัวเลขคอร์ซีเชิงลบจะบอกคุณว่าทีมใช้เวลาในเขตป้องกันมากกว่าโซนรุก การครอบครองเป็นสถิติที่ดีที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากทีมที่มีจำนวนการครอบครองสูงกว่าในตอนท้ายของเกมโดยทั่วไปจะชนะ Corsi สามารถแบ่งออกเป็นสี่ประเภท

ได้แก่ Corsi Ahead, Corsi Even, Corsi Close และ Corsi behind ตามลำดับหมวดหมู่จะอ้างอิงถึงหมายเลข Corsi ของทีมหรือผู้เล่นเมื่อพวกเขาอยู่ข้างหน้าในเกมเมื่อเกมเสมอกันเมื่อคะแนนของเกมแตกต่างกันเพียงประตูเดียวไม่ว่าใครจะอยู่ข้างหน้าและเมื่อคะแนน อยู่ข้างหลังตามลำดับนั้น สถิติเหล่านี้แต่ละอย่างจะบอกโค้ชที่เขาควรจะลงเล่นน้ำแข็งขึ้นอยู่กับคะแนนของเกม

enwick เป็นสถิติขั้นสูงที่ใช้ใน National Hockey League เพื่อวัดความแตกต่างของความพยายามในการยิงในขณะที่เล่นด้วยความแข็งแกร่ง NHL เป็นที่รู้จักกันในชื่อการพยายามยิงแบบไม่ปิดกั้น (USAT) ซึ่งรวมถึงการยิงเข้าประตูและการยิงพลาดเข้าประตูไปยังตาข่ายของฝ่ายตรงข้ามลบด้วยการยิงแบบเดียวกันที่พุ่งไปที่ตาข่ายของทีมคุณเองซึ่งแตกต่างจาก Corsi ซึ่งไม่รวมถึงการยิงที่ถูกบล็อก ความพยายาม

หมายเลข Fenwick ได้รับการตั้งชื่อโดย Matt Fenwick บล็อกเกอร์จาก Alberta และเป็นแฟนของ Calgary Flames เมื่อวันที่ 22 พฤศจิกายน 2550 เขาเขียนบล็อกโพสต์ซึ่งเขาอธิบายข้อโต้แย้งของเขาว่าการใช้ Corsi ที่ดีที่สุดคือการได้มาซึ่งตัวเลขวัตถุประสงค์ที่สามารถใช้ในการทำนายโอกาสในการให้คะแนนและการยิงที่ถูกบล็อกนั้นไม่ใช่โอกาสในการทำประตูที่แท้จริงหรือ ค่าเฉลี่ยที่มีคุณภาพแย่กว่าภาพที่ไม่ถูกบล็อกเขาเสนอร่างใหม่ที่ไม่รวมภาพที่ถูกบล็อกซึ่งใช้ชื่อของเขาเป็นทางเลือก ตั้งแต่นั้นมามันได้พัฒนาไปสู่สถิติขั้นสูงที่มักใช้ในการวิเคราะห์โอกาสในการให้คะแนนควบคู่ไปกับ Corsi

การวิพากษ์วิจารณ์
ในขณะที่ Corsi อาจให้การประเมินผลงานของผู้เล่นที่มีความพยายามในการชนะได้แม่นยำกว่าบวก – ลบ (ให้บวกกับผู้เล่นที่อยู่บนน้ำแข็งเมื่อทำประตูได้และลบให้กับผู้เล่นที่อยู่บนน้ำแข็งเมื่อทำประตูได้ ทำประตูบนตาข่ายของตัวเอง) ก็มีการวิพากษ์วิจารณ์ของตัวเอง ตัวอย่างเช่นผู้เล่นอยู่บนน้ำแข็ง 30 นัดบนตาข่ายและ 20 นัดต่อ ผู้เล่นคนนี้เป็นฝ่ายตั้งรับและในสถานการณ์นี้เขาช่วยสร้างตาข่ายได้เพียง 5 นัด แต่ความผิดพลาดของเขานำไปสู่ ​​15 นัด สิ่งนี้บอกเราว่าผลกระทบที่แท้จริงของเขาที่มีต่อเกมคือ -10 Corsi

แต่ในแผ่นเกมในตอนท้ายของเกมหมายเลข Corsi ของเขาจะเป็น + 10 เนื่องจากเขาเล่นกับผู้เล่นที่ดีกว่ารอบตัวเขาและนั่นทำให้จำนวน Corsi ของเขาเพิ่ม . โดยพื้นฐานแล้วผู้เล่นที่ดีที่เล่นอย่างต่อเนื่องกับผู้เล่นที่ไม่ดีจะมีจำนวน Corsi ที่ต่ำกว่าในขณะที่ผู้เล่นที่ดีที่เล่นกับผู้เล่นที่ยอดเยี่ยมจะได้รับการส่งเสริม ด้วยเหตุนี้เมตริกขั้นสูงเพิ่มเติมเช่นการใช้ค่า Corsi ดิบที่ปรับเทียบกับเพื่อนร่วมทีมบนน้ำแข็งบ่อยๆสามารถให้การประเมินการมีส่วนร่วมของผู้เล่นแต่ละคนได้แม่นยำยิ่งขึ้น

อัลกอริทึมมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อมีประเด็นต่างๆมากมายให้วิเคราะห์ ด้วยเหตุนี้อัลกอริธึมการพนันกีฬาที่ประสบความสำเร็จจึงผสมผสานเทคโนโลยีและข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ

Machine Learning และ Neural Networks
แมชชีนเลิร์นนิงก้าวไปอีกขั้นโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์กับอัลกอริทึม การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องทำให้เกิดระบบที่มีความสามารถในการเรียนรู้จากประสบการณ์และปรับปรุงอยู่ตลอดเวลา อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจทำนายผลลัพธ์และดำเนินการได้สำเร็จโดยไม่ต้องปรับแต่งและป้อนข้อมูลด้วยตนเองอย่างต่อเนื่อง

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นปัญญาประดิษฐ์ในทางเทคนิค ไม่เพียง แต่สามารถตัดสินใจและคาดการณ์ได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องมีส่วนเกี่ยวข้องโดยตรงกับมนุษย์ แต่ยังขึ้นอยู่กับสิ่งที่เรียกว่า “โครงข่ายใยประสาท” อีกด้วย

Neural Network คืออะไร?
เราต้องการหน้าเว็บหลายหน้าเพื่ออธิบายว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร แต่ในระยะสั้นคือโปรแกรมที่สร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบการทำงานของเครือข่ายประสาทภายในสมองของมนุษย์ จากการศึกษาพบว่าการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงในการปรับปรุงความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีความสามารถและความพร้อมใช้งานเพิ่มขึ้นทุกปีและไม่ต้องสงสัยเลยว่าเป็นเครื่องมือที่ร้อนแรงและมีแนวโน้มมากที่สุดที่เกี่ยวข้องกับทั้งการจำแนกประเภทและการทำนาย

มีการเดิมพันหลายพันล้านและหลายพันล้านดอลลาร์ทุกปีในตลาดการพนันกีฬาทั่วโลก ด้วยเหตุนี้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายผลลัพธ์ของการแข่งขันกีฬาจึงสร้างผลกำไรให้กับทุกคนที่มีชุดทักษะในการสร้างขึ้นมา

แน่นอนว่ามีผู้ประกอบการที่กล้าหาญจำนวนมากที่ทำเช่นนั้น

ใครเป็นผู้กำหนดอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬา
การเพิ่มขึ้นของอัลกอริทึมการพนันกีฬามีการครอสโอเวอร์มากมายพร้อมกับจิตใจที่สดใสที่สุดจากตลาดหุ้น อัลกอริธึมการพนันกีฬาเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ “เซียน” ได้ยกระดับจากการเดิมพันกีฬาและการเงินที่เชื่อมโยงกันมากขึ้น

นับตั้งแต่เปลี่ยนศตวรรษที่ 21 ผู้จัดการเงินที่ประสบความสำเร็จจำนวนมากใช้อัลกอริทึมเพื่อประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้นและถูกต้องมากขึ้น พวกเขาลบข้อผิดพลาดของมนุษย์และอคติของมนุษย์ (การลงทุนทางอารมณ์)

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านการเงิน สิ่งที่ดีที่สุดและสว่างที่สุดในโลกการเงินกำลังใช้ข้อได้เปรียบเดียวกันนี้กับองค์กรที่ทำกำไรอีกแห่งหนึ่งนั่นคือการพนันกีฬา

แอปพลิเคชั่นชีวิตจริงสำหรับการเดิมพันกีฬา
มาดู บริษัท หนึ่งที่ใช้ AI ในการคาดการณ์ที่แม่นยำและลดช่องว่างระหว่างการลงทุนและการพนัน

Strategem ออกแบบอัลกอริธึมการพนันกีฬาเพื่อทำนายเกมฟุตบอลยุโรป พวกเขาเชื่อว่าเกมฟุตบอลเป็นหนึ่งในเหตุการณ์ที่คาดเดาได้มากที่สุดในโลก ในคำพูดของพวกเขา: “เป็นช่วงเวลาสั้น ๆ ทำซ้ำได้โดยมีกฎตายตัว ดังนั้นหากคุณสังเกตเกม 100,000 เกมมีรูปแบบที่คุณสามารถทำได้”

แนวคิดของ Strategem ค่อนข้างตรงไปตรงมา: แยกแยะรูปแบบซึมซับและได้เปรียบเจ้ามือรับแทง การค้นหารูปแบบ (และนำมารวมในการเดิมพันของคุณ) สามารถเท่ากับเงินสดจำนวนมากในการเดิมพันกีฬา!

การใช้การเรียนรู้ของเครื่อง Strategem ได้พัฒนาอัลกอริทึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งกับการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล เป้าหมายของพวกเขาคือการสร้างอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬาที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการแข่งขันสด จากนั้นพวกเขาหวังว่าจะนำอัลกอริทึมไปใช้กับการเดิมพันสดที่สปอร์ตบุ๊คต่างๆ

ปฏิเสธไม่ได้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็วและจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเท่านั้น เมื่อพวกเขามีความแม่นยำและได้รับการออกแบบอย่างถูกต้องมากขึ้นผู้คนก็จะเริ่มพึ่งพาพวกเขามากขึ้น

Stratagem ยังค่อนข้างห่างไกลจากการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถรับชมการถ่ายทอดสดและนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ล้ำสมัย (ตัวอย่างเช่นพวกเขาไม่ได้คิดอัลกอริทึมที่จะหลีกเลี่ยงการแยกส่วนในการเล่นซ้ำ) อย่างไรก็ตามการเรียนรู้ของเครื่องยังคงช่วยให้ บริษัท ได้เปรียบในการเดิมพันกีฬา ตัวอย่างเช่น Stratagem ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อค้นหาบรรทัดที่น่าสนใจที่สุดในหนังสือกีฬา

ปฏิเสธไม่ได้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็วและจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเท่านั้น เมื่อพวกเขามีความแม่นยำและได้รับการออกแบบอย่างถูกต้องมากขึ้นผู้คนก็จะเริ่มพึ่งพาพวกเขามากขึ้น

ไม่มั่นใจ? ดูโลกการเงินที่ซึ่งการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมเริ่มต้นจากความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในช่วงทศวรรษที่ 1980 ตอนนี้ทุกสถาบันการเงินและกองทุนที่มีค่าควรใช้อัลกอริทึมในการประมวลผลข้อมูลและแก้ไขปัญหา อนาคตอยู่ที่นี่สำหรับการเดิมพันกีฬาแม้ว่าในขณะนี้อาจมีการกระจายที่ไม่สม่ำเสมอ

อัลกอริทึมการเดิมพันกีฬามีข้อบกพร่องอะไรบ้าง?
อัลกอริทึมและแมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์และชาญฉลาด แต่ก็มีประโยชน์ไม่มากนักเว้นแต่จะเสริมด้วยการวิเคราะห์ของมนุษย์จริงๆ

ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างแผนที่ (หรือการแสดงบางส่วน) ของการแข่งขันกีฬา แต่ไม่สามารถแสดงถึง“ ดินแดน” ได้อย่างสมบูรณ์ซึ่งหมายถึงการแข่งขันกีฬาทั้งหมด

สมมติว่าผู้เล่นเอชแอลที่เป็นดาราอยู่บนน้ำแข็งแม้จะได้รับบาดเจ็บสาหัส อย่างน้อยในตอนนี้ AI ไม่สามารถเข้าใจหรือประมวลผลข้อมูลประเภทนี้ได้เนื่องจากผลกระทบนั้นยากที่จะหาจำนวนได้ อัลกอริธึมการพนันกีฬาไม่สามารถตอบสนองต่อผู้เล่นที่หน้าตาบูดบึ้งหรือเล่นด้วยประสิทธิภาพที่ลดลงอย่างมาก

นอกจากนี้อัลกอริทึมการพนันกีฬาไม่สามารถตอบสนองการเปลี่ยนแปลงของโมเมนตัมหรือผลกระทบต่ออารมณ์และจิตวิทยาของผู้เล่น

ผู้เล่นตัวจริงเริ่มต้นของแต่ละทีมเป็นปัจจัยทำนายที่สำคัญที่สุดในการแข่งขันกีฬาใด ๆ และการได้รับข้อมูลนี้ก่อนที่จะเผยแพร่สู่สาธารณะอย่างเป็นทางการสามารถพิสูจน์ได้ว่าทำกำไรได้มหาศาล

โดยปกติแล้วอัลกอริธึมการเดิมพัน AI และกีฬาจะไม่ได้รับข้อมูลนี้ในการเริ่มเล่นตัวจริงก่อนที่เจ้ามือจะเล่น เพื่อให้ได้มาซึ่งสิ่งเหล่านี้คุณต้องมีแหล่งข้อมูลและความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ร่วมกันกับผู้อื่น นี่ยังคงเป็นอาณาจักรของมนุษย์: แชทบอทยังไม่ได้อยู่ในความลับทั้งหมด

คุณสามารถใช้อัลกอริทึมเพื่อเพิ่มเงินรางวัลของคุณ
AI อัลกอริทึมและแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือที่น่าดึงดูดโดยเฉพาะเพราะแม้จะได้รับความสามารถเพียงเล็กน้อยก็สามารถทำกำไรได้อย่างมหาศาล คอมพิวเตอร์จะไม่เข้ามาแทนที่ “เซียน” ที่แท้จริงในเร็ว ๆ นี้ แต่ก็ไม่น่าเจ็บใจที่จะเริ่มคิดถึงการใช้งานในตอนนี้ Sharp money เป็นคุณลักษณะที่มองเห็นได้ในหน้าอัตราต่อรองการเดิมพันของ NFL ซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ความแตกต่างระหว่าง% การเดิมพันและเงิน% ซึ่งสามารถทำให้นักเดิมพันได้เปรียบ

แน่นอนว่าแม้แต่เครื่องมือที่ดีที่สุดก็ต้องอาศัยผู้ใช้ที่มีความสามารถ ดูคำแนะนำที่ครอบคลุมของเราเกี่ยวกับกลยุทธ์การพนันกีฬาเพื่อเพิ่มพูนทักษะของคุณเองก่อนที่จะโยนคอมพิวเตอร์ลงในส่วนผสม ทุกสิ่งที่คุณเคยอยากรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมการเดิมพันกีฬา

อ่านเพิ่มเติม

Happy
Happy
0 %
Sad
Sad
0 %
Excited
Excited
0 %
Sleppy
Sleppy
0 %
Angry
Angry
0 %
Surprise
Surprise
0 %

Average Rating

5 Star
0%
4 Star
0%
3 Star
0%
2 Star
0%
1 Star
0%

Leave a Comment