Список форумов neuroproject.ru neuroproject.ru
Форум сайта компании НейроПроект
 
 FAQFAQ   ПоискПоиск   ПользователиПользователи   ГруппыГруппы   РегистрацияРегистрация 
 ПрофильПрофиль   Войти и проверить личные сообщенияВойти и проверить личные сообщения   ВходВход 

Прогноз результатов спортивных состязаний
На страницу 1, 2, 3  След.
 
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Прогнозирование
Предыдущая тема :: Следующая тема  
Автор Сообщение
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Сб Июл 02, 2005 8:34 pm    Заголовок сообщения: Прогноз результатов спортивных состязаний Ответить с цитатой

Можно в общих чертах описать методику прогноза результатов спортивных состязаний (с попарными играми, например, в футболе) с помощью NeuroShell Series?
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
siteadmin
НейроПроект
НейроПроект


Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 80
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Пн Июл 04, 2005 4:51 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Вообще вариант решения такой задачи зависит от того, как ее сформулировать. что должно быть на входе, что должно быть на выходе(конечный счет или результат типа победа 1 или 2 команды)?
для этой задачи в принципе подходит NeuroShell Predictor
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Вт Июл 05, 2005 11:53 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Sergey Sharov писал(а):
Вообще вариант решения такой задачи зависит от того, как ее сформулировать. что должно быть на входе, что должно быть на выходе(конечный счет или результат типа победа 1 или 2 команды)?


На входе, очевидно, должна быть историческая информация о предыдущих играх. Но я вижу определенную проблему в том, что результат каждой из них зависит не только от самой команды, но и от ее соперника (мне как раз и непонятно как организовть данные для корректной работы вашего продукта). Плюс дополнительные исторические факторы: состав игроков, смены тренеров, на чьем поле играли, погода и т.д. - к счастью ваш продукт должен позволить определить какие факторы оказывают наибольшее влияние.
На выходе в идеале должен быть счет для каждой очередной встречи. Если достаточно достоверно можно определять только результат (проигрыш/ничья/ выигрыш), то это тоже приемлемо.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
siteadmin
НейроПроект
НейроПроект


Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 80
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Вт Июл 05, 2005 6:44 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

можно попробовать отобрать набор репрезентативных параметров,
для каждого матча для обоих команд формировать вектор, состоящий из этих параметров, который отражает ее состояние в данный момент, и оба этих вектора подавать на вход. Выход сделать либо один ( 0- победа первой команды, 1 -второй, 0.5 -ничья) либо два (вероятности победы каждой из команд, либо счет). К сожалению, в предикторе можно прогнозировать только одну переменную. Но можно сделать 2 сети каждую из которых учить прогнозировать вероятность победы каждой из команд. Что из этого может получиться трудно сказать. все зависит от данных.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Сб Июл 09, 2005 1:55 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

1. Самое сложное в этой задачи подобрать необходимо оптимальный входной вектор. Исходя из практики очень сложно положить в вектор состав игроков или смену тренера. а погода, своё чужое поле вполне подходят. Как правило в векторе не указывается конкретная команда, обычно это текущее место в таблице, разница мячей, кол-во выигрышей, последние n-результатов, можно схему растановки игроков.
2. на выходы лучше всего подавать либо выигрыш-проигрыш либо выигрыш-проигрыш-ничья. тогда можно натренировать сеть на прогнозирование вероятности того или иного исхода.
3. Самое интересное что делать с результатами прогноза? Желательно хотя бы ознакомится с теорией спортивных ставок. можно sharp sportbetting Вонга. Сеть скорее всего будет прогнозировать победу первой команды в таблице над последней. Но на этом много денег не заработаешь. Важно получить так называемый гандикап перед букмекером. Потому что букмекер тоже оценивает вероятность события и предлагает коэффиценты выплат. Поэтому вероятностный прогноз нужно помножить на коэффицент букмекера. Если произведение больше 1 то нужно делать ставку если меньше то нет.
Желательно использовать голосование нескольких сетей. И нужно конечно же понимать, что сеть не может и не должна точно предсказывать каждый результат, важно чтобы прогнозы преносили прибыль.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Ср Июл 13, 2005 12:38 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Fiore писал(а):
Исходя из практики...

А можно поподробнее по поводу практики?

Fiore писал(а):
Как правило в векторе не указывается конкретная команда, обычно это текущее место в таблице, разница мячей, кол-во выигрышей, последние n-результатов, можно схему растановки игроков.

Я понимаю, что нейросети изначально ориентировны на эвристику, но все же помимо каких то констатаций хотелось бы услышать соображения - почему именно такой подход работает, а другие нет или хуже.
Например, в этой цитате скорее речь идет о варинте описания конкретной команды, т.е. на самом деле она указывается. Но при этом не понятно как учитывается сочетание в конкретной игре конкретных двух команд. Если бы результаты игры зависили только от некого абстрактного уровня команды, до нейросеть не нужна - построить рейтинг легко и еще легче найти кто в любой паре стоит выше в рейтинге.

Fiore писал(а):
на выходы лучше всего подавать либо выигрыш-проигрыш либо выигрыш-проигрыш-ничья. тогда можно натренировать сеть на прогнозирование вероятности того или иного исхода.

Согласен, что прогнозирование исхода без деталей (счет и т.д.) - это возможность получить более прогнозируемый результат, но сама методика мне пока не понятна.

Fiore писал(а):
Самое интересное что делать с результатами прогноза?

Думаю все же важнее научиться строить прогноз, причем, весьма желательно, чтобы он был не хуже того, который строит букмекер. А уж примернение - вопрос не науки, а бизнеса - тут вариантов достаточно много и играть самому с помощью результатов сети - только один из нихSmile

Fiore писал(а):
И нужно конечно же понимать, что сеть не может и не должна точно предсказывать каждый результат, важно чтобы прогнозы преносили прибыль.

Думаю, что невозможность 100%-ых прогнозов очевидна любому. Собственно критерий успешности работы такой сети уже обозначен и достаточно прост - он должен быть не хуже прогноза, который заложен в "линиях" (коэффициенты для каждого будущего события, которые используют букмекеры). Но линии строятся квалифицированными экспертами и учитывают гораздо больше, чем результаты последних игр.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Ср Июл 13, 2005 12:49 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Sergey Sharov писал(а):
К сожалению, в предикторе можно прогнозировать только одну переменную. Но можно сделать 2 сети каждую из которых учить прогнозировать вероятность победы каждой из команд.


Может быть лучше использовать для прогноза не предиктор, а классификатор? Или вообще не продукты NeuroShell Series, а универсальные решения от neuroproject?
Ведь если строить 2 независимые сети, то как они совместно смогут учесть специфику взаимодействия команд в игре? Зачастую они не могут быть определены, как более сильная и более слабая - у каждой есть сильные и слабые стороны и именно комбинация определяет результат игры. Кстати, более слабая, но "специфичная" команда вполне может обыграть более сильную. Но только ту, для которой эта специфичность будет критически неудобной.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Ср Июл 13, 2005 2:39 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

"Но линии строятся квалифицированными экспертами и учитывают гораздо больше, чем результаты последних игр."

Интересно что же учитывают эксперты при построении линий и откуда такая информация?

Если Вам непонятна методика, я бы советовал обратиться к теории, сходить, например, на лекции в Нейропроект. Потому что в рамках форума сложно изложить все теоретические аспекты проблемы!

Но если объяснять вкратце, то одна из основных проблем в данном случае это вопрос количества исходных данных.
Если рассматривать, игру конкретных команд, например "Спартак" и "Динамо" в чемпионате. То сколько можно набрать статистики. Матчей 150. А "Спартак" и "Томь"? Даже 150 матчей это очень мало чтобы нейросеть сделала приемлемое обобщение. Поэтому как правило команды либо участники обезличиваются, это позволяет накопить большее количество примеров для нейросети!
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
AI
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 07 Июл 2005
Сообщения: 8
Откуда: Москва, МЭИ

СообщениеДобавлено: Ср Июл 13, 2005 9:51 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Сделать систему искусственного интеллекта, в принципе, очень просто. Для этого нужно сделать две вещи:
1. Разобраться как данную задачу решает ЭСТЕСТВЕННЫЙ интеллект,
2. Реализовать ЭТО на базе современных программно-технических средств.

Теперь давайте ответим на вопрос:
есть ли такой человек на Земле, который мог бы предсказывать результаты матчей ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ футбольных команд хотя бы с вероятностью 90% ??? Сомневаюсь, что такие найдутся.

На результат игры всегда влияет множество случайных событий, которые мы не можем предсказать: (погода (синоптики не могут предсказать погоду с достаточной точностью даже на завтра), травмы ведущих футболистов перед игрой, эмоциональный настрой футболистов, что футболист съел на завтрак, кусал ли его ночью комар Smile и т.д.) Так что думаю, предсказывать такие события не представляется возможным, какую бы статистику мы не набрали.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Ср Июл 13, 2005 11:31 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Непонятно зачем прогнозировать результаты матчей с вероятностью 90%. Откуда такая постановка задачи?
Достаточно спрогнозировать 1 результат из 100 при условии что выплата будет больше чем 1:100 и тогда будет положительный финансовый баланс, а я думаю это является основной задачей в прогнозировании спортивных результатов - получение прибыли от спортивных ставок.

Я всем советую посетить сайт Алана МакКейба http://mymait.com/

Кстати о 90%:
Кубок мира по регби в Австралии. Результат прогноза с использованием Нейросети 45 из 48 =93,8%
Very Happy
There's three items of interest in this mailout, starting with the Rugby
World Cup. MAIT's predictions in the World Cup were very successful
(although as I'm Australian I'd prefer to forget about the final as soon
as possible) and all the tips can be viewed on mymait.com. MAIT's overall
accuracy for the competition was 45 out of 48 (93.8%). Admittedly there
were a number of easy picks, but there were also a lot of tough picks
among the rugby "minnows" and it was good to see MAIT do well in the games
between largely unknown teams. The tips were published in the Sydney
Morning Herald in a series of articles titled "Soothsayers", which pitted
Man (the Sydney Morning Herald's rugby expert Ben Kimber) versus Machine
(MAIT) over the course of the world cup. At the end of the competition,
MAIT won by three, which is a result I'm very proud of.

или

The seasons for the three "regular" sports that MAIT was tipping (Super 12
Rugby, Australian Rules Football and the Australian National Rugby League)
have all finished now and they were all fairly successful. The accuracy
on the Super 12 tips finished at 46 out of 69 (66.7%), the Australian
Rules finished at 125/185 (67.6%) and the National Rugby League finished
on 127/189 (67.2%). To put the rugby league results into perspective,
that level of accuracy was better than all of the experts in Sydney's
"Daily Telegraph" newspaper, better than the rugby league "Footy Show"
panel and more accurate than the SportsTAB betting agency.


Хотя здесь не учтены линии букмекеров. Непонятно возможно было из данного прогноза получить прибыль или нет.[/url]
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Чт Июл 14, 2005 1:14 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Fiore писал(а):
"Но линии строятся квалифицированными экспертами и учитывают гораздо больше, чем результаты последних игр."

Интересно что же учитывают эксперты при построении линий и откуда такая информация?


Эксперты как раз и учитывают такие детали, как наиболее вероятный состав игроков, форма ведущих игроков, прогноз по выбору тактики на данную игру и т.д. Естественно. что они не пользуются четкими алгоритмами для обработки всего этого, просто "вскармливают" все это своему мозгу.
Информация эта от инсайдеров данного рынка - сотрудников букмекерских контор и людей которые играют на ставких (кстати, некоторые из них, весьма успешно и стабильно)

Fiore писал(а):
Если Вам непонятна методика, я бы советовал обратиться к теории, сходить, например, на лекции в Нейропроект. Потому что в рамках форума сложно изложить все теоретические аспекты проблемы!

Во-первых, принцип работы нейросетей мне понятен и я страюсь улучшить это понимание не только в рамках обсуждений на данном форуме. Кстати, я бы с удовольствием сходил бы на лекции в Нейропроект, если бы не жил в другой стране.
Во-вторых, я и не надеюсь получить здесь "все теоретические аспекты проблемы", тем более, что вряд ли кто-либо один способен уместить это все в своей голове. По-моему, для этого и работает форум, чтобы была возможность нескольким людям обсудить определенные аспекты конкретной проблемы и вынести каждому что то из этого (в том числе тому, кто из обсуждающих подкован по данной теме больше всех). Разве поднятая здесь проблема не является интересной даже с чисто теоретической точки зрения?

Fiore писал(а):
Но если объяснять вкратце, то одна из основных проблем в данном случае это вопрос количества исходных данных.
Если рассматривать, игру конкретных команд, например "Спартак" и "Динамо" в чемпионате. То сколько можно набрать статистики. Матчей 150. А "Спартак" и "Томь"? Даже 150 матчей это очень мало чтобы нейросеть сделала приемлемое обобщение. Поэтому как правило команды либо участники обезличиваются, это позволяет накопить большее количество примеров для нейросети!

Согласен, если использовать для обучения только результаты последних игр, проблема с нехваткой материалов очевидна (кстати, вряд ли можно использовать результаты 150 игр 2-х команд - большая часть данных из такой выборки наверняка недостоверна ввиду смены составов команд и других фаторов). Поэтому меня и интересовали другие возможные подходы к построению и обучению сети. Например, использовать статистику по результатам каждого игрока команды - тогда количество актуальной информации для обобщения будет гораздо больше.
В конечном счете, ведь те же линии составляются на основе доступной информации и они позволяют не прогорать букмекерским конторам. Значит должен быть способ получить сравнимые результаты и с помощью нейросети.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Чт Июл 14, 2005 1:40 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Fiore писал(а):
Непонятно зачем прогнозировать результаты матчей с вероятностью 90%. Откуда такая постановка задачи?
Достаточно спрогнозировать 1 результат из 100 при условии что выплата будет больше чем 1:100 и тогда будет положительный финансовый баланс, а я думаю это является основной задачей в прогнозировании спортивных результатов - получение прибыли от спортивных ставок.

Согласен, что нет смысла привязываться к 90%. Но и приведенный пример некоректен - сложно себе представить, что по событию, вероятность которого 1 к 100 нейросеть сможет предсказать выигрыш аутсайдера (так как в конечном счете и построитель линии и нейросеть опираются на близкие подходы и пересекающиеся данные).
Если говорить о постановке задачи в целях получения прибыли от спортивных ставок, то можно ограничется, например, следующим: распределить все прогнозные результаты в порядке убывания вероятности прогноза (кстати, при этом частично решается проблема с недостатком данных - ведь недостоверные результаты уйдут в конец списка и ими просто не нужно пользоваться). После этого я бы сверил принципиальное совпадение с коэффициентами линии и перенес бы в конец списка (к недостоверным) те, для которого отличия значительны. А дальше вопрос исключительно политики: либо стремиться к надежному заработку но мириться с тем что он будет составлять небольшой процент от суммы ставок, либо либо оптимизировать по соотношению размера ставок к потенциальному выигрышу. Выбор будет зависить от доступной суммы оборотных денег и других факторов и не имеет прямого отношения к нейросетям.

Fiore писал(а):
Я всем советую посетить сайт Алана МакКейба http://mymait.com/.

Это интересная ссылка, спасибо

Fiore писал(а):
Хотя здесь не учтены линии букмекеров. Непонятно возможно было из данного прогноза получить прибыль или нет.[/url]

Так а зачем учитывать линии букмекеров? Ведь не важно совпал прогноз с букмекерским или нет (последнее условно, так как весьма маловероятно) - никто ж не запрещает ставить на лидера. Доход будет небольшим относительно размера ставки, но благодаря надежным прогнозом можно ствить большие суммы денег и в абсолютных величинах это прибыль может быть весьма существенной.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Чт Июл 14, 2005 3:15 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Начнём как говорится с конца!
Нужно обязательно учитывать линию букмекеров, потому что абсолютно надёжных прогнозов не бывает. Нейросеть как правило и дает вероятность того или иного исхода и в зависимости от линии принимается решение делать ставку или нет. Если брать например тот же банальный пример с 1:100, то если вероятность, прогнозируемой нейросетью, победы слабой команды больше 1%(например 2%), то нужно ставить как раз на слабую команду при выплате 1:100. И наоборот если прогноз выдаёт вероятность победы 90%, а выплата всего лишь 1:1,05, то ставка будет убыточной!

И ещё раз повторяю, нейросеть будет выдавать не конкретный прогноз, а всего лишь вероятность победы или проигрыша аутсайдера.

Не совсем понятно по поводу распределения прогнозов, если можно на конкретном примере.

Интересный подход по поводу каждого игрока.Интересно как вы переведете это во входной вектор для нейросети. Если вы будете тренировать нейросеть на одних игроках, а прогноз будете строить на других, нейросеть не выдаст прогноза. Либо нужно учитывать не личность игрока, а его физикопсихотехнические данные. Советую попробовать создать хотя бы один входной вектор. Нужно иметь ввиду, что всё должно быть переведено в числовую форму.

И по поводу экспертов, откуда вы это знаете. Есть какая-то книга или надёжная инфа на основе чего эксперты строят прогноз или это всего лишь ваше предположение. Имея схему построения прогноза, можно попробовать построить нейросеть с аналогичным входным вектором. возможно нейросеть поймает то, что не увидел эксперт.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Пт Июл 15, 2005 12:54 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Fiore писал(а):
Нужно обязательно учитывать линию букмекеров, потому что абсолютно надёжных прогнозов не бывает. Нейросеть как правило и дает вероятность того или иного исхода и в зависимости от линии принимается решение делать ставку или нет. Если брать например тот же банальный пример с 1:100, то если вероятность, прогнозируемой нейросетью, победы слабой команды больше 1%(например 2%), то нужно ставить как раз на слабую команду при выплате 1:100. И наоборот если прогноз выдаёт вероятность победы 90%, а выплата всего лишь 1:1,05, то ставка будет убыточной!


Наверное тут лучше говорить о статистически больших количествах ставок, т.к. одиночная ставка на аутсайдера при вероятности его выигрыша 2% при любых выплатах скорее всего окажется проигрышной.
А вообще идея интерестная - соотносить вероятности с размерами выплат. Но при условии действительно большого количества ставок и высокой точности прогноза вероятностей.

Fiore писал(а):
Не совсем понятно по поводу распределения прогнозов, если можно на конкретном примере.

Возмем простой пример: у нас есть прогноз вероятностей по 3-м играм и букмекерская линия
50/50 - 1/1,5
10/90 - 1/4
20/80 - 2/1
Я бы расположил их в следующем порядке:
10/90 - 1/4 - высокая вероятность прогноза
50/50 - 1/1,5 - средняя вероятность прогноза
20/80 - 2/1 - несовпадение с данными линии - высокий риск ошибки
и использовал бы для ставки только первую игру из рейтинга (и ставил бы на лидера)
Конечно, это только один из вариантов стратегий (выбор наиболее эффективной стратегии - еще одна хорошая задача, скорее всего, под использование генетического алгоритма). Например, при предложенном вами подходе ставка 50/50 - 1/1,5 - тоже хорошая (со ставкой на аутсайдера), но, опять же, чтобы иметь надежный результат, подобных ставок нужно сделать несколько сотен (что, кстати, не проблема).

Fiore писал(а):
Интересный подход по поводу каждого игрока.Интересно как вы переведете это во входной вектор для нейросети. Если вы будете тренировать нейросеть на одних игроках, а прогноз будете строить на других, нейросеть не выдаст прогноза. Либо нужно учитывать не личность игрока, а его физикопсихотехнические данные.

Данный вариант я привел навскидку для демонстрации возможности увеличения объема данных. Но если пользоваться именно им можно было бы определить набор числовых характеристик для каждого игрока (например, количество голевых передач за игру, количество забитых голов, количество неудачных ударов по воротам и т.д. - в зависимости от того, что попадает в доступную для обработки статистику). Во входном слое создать отдельные области для каждой команды и в ее пределах подзоны для каждого игрока (включая запасных) с нейроном для каждой из характеристик. Далее обучать с попарным предоставлением данных по каждой проведенной игре.

Fiore писал(а):
Советую попробовать создать хотя бы один входной вектор.

К сожалению, пока могу ограничется только умственным экспериментами - потратить полтысячи долларов на приобретение одного из ваших продуктов для экспериментов, не будучи уверенным что это даст интересный результат при приемлемых затратах времени - дороговато. Может подскажите фришные версии на которых можно обкатать какие-либо идеи перед их полноценной реализацией во "взрослом" продукте?

Fiore писал(а):
И по поводу экспертов, откуда вы это знаете. Есть какая-то книга или надёжная инфа на основе чего эксперты строят прогноз или это всего лишь ваше предположение. Имея схему построения прогноза, можно попробовать построить нейросеть с аналогичным входным вектором. возможно нейросеть поймает то, что не увидел эксперт.

Это не предположение, а обощение того, что я лично слышал.
Уверен, что нейросеть сможет поймать что-то, что не осознает эксперт (как минимум нейросеть будет работать более стабильно). Более того, с ее помощью можно убрать те факторы, которые оказывают минимальное влияние. Но вот с переносом работы экспертов - вопрос тяжелый, так как четкой схемы у них нет. Хотя общение с ними может быть полезным при построении такой нейросети - они могут генерировать гипотезы, анализируя собственный (пусть и во многом интуитивный) процесс прогнозирования.
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Пт Июл 15, 2005 10:48 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Цитата:
Данный вариант я привел навскидку для демонстрации возможности увеличения объема данных. Но если пользоваться именно им можно было бы определить набор числовых характеристик для каждого игрока (например, количество голевых передач за игру, количество забитых голов, количество неудачных ударов по воротам и т.д. - в зависимости от того, что попадает в доступную для обработки статистику). Во входном слое создать отдельные области для каждой команды и в ее пределах подзоны для каждого игрока (включая запасных) с нейроном для каждой из характеристик. Далее обучать с попарным предоставлением данных по каждой проведенной игре.

Если всё это будет в одном входном векторе, то данный метод скорее увеличит его размерность, а не их количество, что тоже достаточно критично для нейросети.

Для того чтобы создать пример входного вектора не обязательно иметь продукт. Это всего лишь один входной вектор, я же не говорил, что его нужно будет тренировать на нейросети.

Что касается экспертов, и вообще линии букмекеров я с тобой не совсем согласен.
В любом случае есть ставки которые к экспертам не имеют отношения.(Например то или иное количество мячей забитых в Н-ом туре)

Кстати скоро стартуют европейские чемпионаты, пора готовится)))))
Кто будет учавствовать в создание нейросетевых прогнозов, есть желающие?))))
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Пт Июл 15, 2005 4:15 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Fiore писал(а):
Если всё это будет в одном входном векторе, то данный метод скорее увеличит его размерность, а не их количество, что тоже достаточно критично для нейросети.

Тут мне тяжело судить, хотя здравый смысл подсказывает, что при таком подходе информации к обработке больше. Если это специфика архитектуры, то возможно нужно использовать другую архитектуру, например, с несколькими последовательными сетями - тут уж слово за экспертами, у которых за плечами опыт многих реально построеных сетей...

Fiore писал(а):
Для того чтобы создать пример входного вектора не обязательно иметь продукт. Это всего лишь один входной вектор, я же не говорил, что его нужно будет тренировать на нейросети.

И что с ним потом делать? Smile

Fiore писал(а):
Что касается экспертов, и вообще линии букмекеров я с тобой не совсем согласен.
В любом случае есть ставки которые к экспертам не имеют отношения.(Например то или иное количество мячей забитых в Н-ом туре)

С чем именно не согласен? Я ж вроде и не настаивал ни на чем - только делился информацией...
А про подобные ставки - вообще вопрос можно ли их предсказывать хоть с какой то точностью. Подозреваю, что ими лучше вообще не заниматься...

Fiore писал(а):
Кстати скоро стартуют европейские чемпионаты, пора готовится)))))
Кто будет учавствовать в создание нейросетевых прогнозов, есть желающие?))))

А в каком формате можно принять участие? Smile
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Вс Июл 17, 2005 12:05 am    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Цитата:
Тут мне тяжело судить, хотя здравый смысл подсказывает, что при таком подходе информации к обработке больше. Если это специфика архитектуры, то возможно нужно использовать другую архитектуру, например, с несколькими последовательными сетями - тут уж слово за экспертами, у которых за плечами опыт многих реально построеных сетей...

Как, собственно, мне объясняли эксперты, мякину положишь, мякину получишь. Нельзя пихать, или "скармливать", в нейросеть всё подряд, все показатели которые могут прейти в голову. Я бы предложил внести во входной вектор ряд основных определяющих показателей, таких как текущее место в таблице, количество забитых и пропущенных мячей и т.д. и постепенно добавлять ещё по одному и смотреть как улучшается качество прогноза.

Цитата:
А в каком формате можно принять участие?

Принять можно в любом.
Для начала:
1. Нужно найти источник данных.
2. Получить исходные данные
3. Обработать их, перевести их в форму удобную для работы (одна из трудоёмких частей работы)
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Fiore
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 09 Июл 2005
Сообщения: 22
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Вт Июл 19, 2005 7:48 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

Здесь я выложил результаты Английской премьер лиги начиная с сезона 98-99. в XLS формате.
www.webfile.ru/413509
Желающие могут скачать!
Теперь необходимо определить входной вектор и модифицировать файл для дальнейшей обработки результатов с помощью нейросети!
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение MSN Messenger
Spin
Новый посетитель
Новый посетитель


Зарегистрирован: 24 Июн 2005
Сообщения: 15

СообщениеДобавлено: Ср Июл 20, 2005 12:25 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

С того сервера скачать файл - это проблема, типичный ответ:
503 Service Temporarily Overloaded
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
siteadmin
НейроПроект
НейроПроект


Зарегистрирован: 10 Июн 2005
Сообщения: 80
Откуда: Москва

СообщениеДобавлено: Ср Июл 20, 2005 2:25 pm    Заголовок сообщения: Ответить с цитатой

а что значат поля P1,X,P2 ?
Вернуться к началу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Показать сообщения:   
Начать новую тему   Ответить на тему    Список форумов neuroproject.ru -> Прогнозирование Часовой пояс: GMT + 4
На страницу 1, 2, 3  След.
Страница 1 из 3

 
Перейти:  
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах


Rambler's Top100 Rambler's Top100