Кой ще спечели шампионата на НФЛ дивизия 2018? AI Предвижда

$config[ads_kvadrat] not found

Время и Стекло Так выпала Карта HD VKlipe Net

Время и Стекло Так выпала Карта HD VKlipe Net

Съдържание:

Anonim

В света на спортното прогнозиране експертът по въздуха е широко възприет като златен стандарт. Всяка седмица високоплатените анализатори и бившите играчи попълват часове на предварителен спектакъл със своите прогнози и (понякога фини) съвети за потенциалните играчи. Но за цялата им вътрешна информация има още един предсказуем модел, с който тези експерти трябва често да се борят: Пол Октопод. Късното, чудесно, осем крака се надигна до слава по време на Световното първенство през 2010 г., когато правилно определи победителя от 12 от 14 мача. С цялото ми уважение към покойния Пол, неговото представяне на Световното първенство може да е най-ясният случай за съществуването на късмет при прогнозиране.

Нищо от това не означава, че животните не са интелигентни. Точно обратното. Благодарение на „интелигентността на рояците“ животните в природата са способни да решават и оптимизират изключително сложни проблеми. Въпросът е, че когато преценяваме предсказуемото представяне на Павел, от решаващо значение е да следим резултатите за продължителен период. Съвместимостта в дългосрочен план е най-надеждният начин за проверка на ефективността.

Изследователите на Unanimous AI от цял ​​сезон проследяват способността на Swarm AI да прогнозира NFL игрите в сравнение с 120 експерти от места като ESPN, Спортно илюстрирано, NFL.com и др. Тези експертни резултати показват, че най-добрият експерт постигна впечатляваща 70% точност през целия сезон на NFL. За сравнение, 75-процентната точност на системата Swar AI надмина всеки един експерт. Технологията може да се основава на Swarm Intelligence, но това не е трик. Единодушното AI е създало AI супер-експерт чрез комбиниране на интелигентността и интуицията на група обикновени фенове на NFL.

Имайки това предвид, нека разгледаме прозренията, получени от единодушния AI за плейофите на NFL дивизията. Полето е ограничено до осем отбора и е време да се разделят истинските претенденти от претендентите. Таблицата по-долу представя прогнозите за Тенеси в Нова Англия, Джаксънвил в Питсбърг, Ню Орлиънс в Минесота и Атланта във Филаделфия. Тази електронна таблица на Google показва как роякът е взел решението си.

Както можете да видите в горната таблица, прогнозите са подредени според доверието, въпреки че „Залогът“ не е препоръка някой да постави залог толкова, колкото израз на относителното убеждение на ИИ. За да видим как се запечатва доверието, си заслужава да вземете момент, за да сравните две съвпадения.

Ню Орлиънс Свентс срещу Минесота Викингс, прогнози за рояво AI

Първият е дългоочакваният сблъсък между минесотските викинги и светиите в Ню Орлиънс. Този конкурс подрежда дългогодишната звезда на Светиите Дрю Брийс срещу усещането за "крайния пробив", Case Keenum.

Светиите се смятат за един от най-трудните места в плейофите, но трябва да отидат по пътя към Минесота, които записаха най-добрия си редовен сезон от 1998 г. насам. път към оптимизирана прогноза на Минесота за победа, макар и с ниско доверие. Движението на шайбата ясно показва защо учените от Unanimous подадоха тази игра под знака „Продължи с предпазливост“.

Тенеси титани срещу Ню Ингланд патриоти, рояк AI прогнози

За сравнение, въпреки противоречията между Том Брейди, Бил Беличик и Робърт Крафт, проучванията на Unanimous AI показват, че връзката на патриотите на място е толкова здрава, колкото и преди. Доминиращият франчайз в НФЛ през последното десетилетие или така е сегашният фаворит на коефициентите да претендира за още един Ломбардийски трофей.

Преиграването по-долу показва, че тази група от фенове на NFL успя да се сближи бързо с победата на Pats и с High Confidence. Така че, въпреки че е твърде рано за технологията да регистрира собственото си предсказание за Супер Боул, като се изключва друго чудо на Мариота-Мариота, това е „Най-добър залог“, че Том Брейди & Ко ще напредва.

Горният пост на гост бе редактиран от Inverse.

$config[ads_kvadrat] not found