El machine learning (ML) es una técnica brillante que muestra resultados prometedores en cualquier ámbito que tenga algo que ver con la clasificación y la predicción. Un área particular que necesita mucha precisión es la predicción de evento deportivo.
A medida que fluyen sumas cada vez mayores en el ámbito de las apuestas, tanto los propietarios como los gerentes de los clubes buscan modelos de clasificación para comprender mejor los resultados del juego y desarrollar las estrategias necesarias para ganar partidos.
Estos modelos se basan en enormes pilas de datos históricos, como resultados de partidos, rendimiento de jugadores, ubicación de jugadores, asistencias esperadas, etc. El aprendizaje automático permite que los sistemas informáticos aprendan analizando ejemplos registrados en lugar de experiencia real, modelando los datos y calculando los resultados. La principal ventaja del ML es que el análisis no depende de la preprogramación: de hecho, todos los cálculos se realizan con base en los patrones detectados en los propios datos, sin expectativas establecidas.
Con el aumento en el poder de procesamiento de la computadora y la gran cantidad de datos ahora disponibles en literalmente todo, los sistemas de ML pueden funcionar con numerosos ejemplos. Esta técnica transforma cualquier campo que toca, y seguramente seguirán notables oportunidades sociales y económicas.
Redes neuronales en el ámbito deportivo
Las redes neuronales son un conjunto de algoritmos diseñados para imitar el reconocimiento de patrones que rutinariamente logra el cerebro humano. Extraen patrones numéricos en datos de la vida real que se han convertido en vectores.
Las redes neuronales profundas (DNN) y las redes neuronales artificiales (ANN) se utilizan para desarrollar marcos eficientes que pueden predecir, entre otras cosas, los resultados de los partidos de fútbol. Es decir, un conjunto de datos que comprende clasificaciones de jugadores, actuaciones, resultados de partidos y otros posibles factores permite que ANN y DNN generen predicciones. Cada conjunto de datos se divide en un conjunto de entrenamiento para establecer patrones, un conjunto de pruebas que se usa para probar el modelo y un conjunto de validación para comparar la precisión del modelo con los resultados del mundo real.
Uno de esos modelos funcionó excepcionalmente bien, ya que predijo el 63.3% de los resultados de los partidos en la Copa Mundial de la FIFA 2018.
