Несколько лет назад Мэрилендский университет сделал то, что заставило меня и некоторых других заядлых фанатов кампуса и спорта плакать. Как некрасивый крик. Университет Мэриленда решил покинуть ACC и присоединиться к «большой десятке». Мои спортивные состязания никогда не были прежними. Теперь мне нужно дважды щелкнуть раскрывающийся список, чтобы получить всю интересующую меня информацию.
Я помню, как писатель из колледжа опубликовал в Testudo Times потрясающую статью об этом шаге, и она всегда меня привлекала. Бен Броман сказал: «Университет сам по себе является главным учреждением своего штата, крупным общественным учреждением, предоставляющим землю, в городской среде с очень большим числом учащихся». Я был поражен его способностью разбирать и сравнивать вещи и соединять их с общей картиной.
Так при чем здесь Германия и чемпионат мира по футболу?
Искусственный интеллект и машинное обучение навсегда изменят облик спорта в постоянных шахматных матчах в кошки-мышки: кто использует самые актуальные данные в нужное время (или кто-то поумнеет и наймет Сираджа и всегда выиграет чемпионаты).
Искусственный интеллект использовался, чтобы предсказать, что Германия сыграет на чемпионате мира по футболу. Не уверен, что они вышли из плей-офф. Большой проблемой этого предсказания и других предсказаний брекетологии является его устойчивый характер, связанный с цепью Маркова. Нейронная сеть отлично подходит для данных, не зависящих от ряда. Плей-офф и турниры полностью зависят от результатов. У Германии не будет шансов выиграть турнир, если она не пройдет первый раунд.
Во-вторых, и это самая важная часть статьи, вы должны быть очень осторожны при выборе функций. Выбор функций - это данные, которые вы выбираете как необходимые для функционирования нейронной сети, чтобы постоянно получать наилучшие веса и выходные данные. (И, наверное, есть лучший способ сказать это: у меня просто не хватает времени.)
Есть много способов подойти к этому в спорте, и в спорте замечательно то, что всегда есть новые данные, с которыми можно поиграть и оптимизировать нейронные сети. Я бы указал на них здесь, но я пытаюсь представить их владельцам команд. (Скрещенные пальцы).
Я предполагаю, что ИИ, предсказавший, что Германия станет чемпионом чемпионата мира, не учел (или в то время не мог) учитывать изменения в тренерских стратегиях и индивидуальных решениях игроков. Я предполагаю, что у них был огромный канал электронной таблицы, склеенный между SQL и Excel, и они бросали дротики в функции. Я полагаю, что Олимпийские игры 2020 года и чемпионат мира 2022 года будут фантастически использовать обучение с подкреплением и любые новые технологии, которые будут открыты или испытаны за это время.
Ресурсы
Джимми Мюррей - комик из Флориды, изучавший маркетинг и кино, прежде чем оказался бездомным. Находчивый, он научился программировать, что открыло массу возможностей во многих областях, самая последняя из которых - кодирование его редактирования подкастов. Его предпринимательские способности и любовь к автоматизации привели к абсолютной любви ко всему, что связано с ИИ.
# 100DaysOfML
#Искусственный интеллект
#Машинное обучение
#DeepLearning
