ИИ для ставок на футбол: Как система с 77% точностью предсказывает голы с 62-й минуты
Для ЛЛ: Бывший физрук, уволенный из продаж, выучился на программиста, потратил 2.5 года на нейросеть и теперь она предсказывает голы в футболе с точностью 77%. Рассказываю, как дошел до жизни такой и что из этого вышло.
Как я этому пришел, хм хотел создать что-то своё и уникальное.
Товарищ со студенческой лет стал «чёрным каппером» — обманы, разводы, баны и спам. Как-то на встрече под алкоголь он поделился опытом. Я его прослушал и забыл.
Работал я тогда в западной компании, которая продавала красный строительный инструмент. Всё было хорошо, но случился 2022 год. Компания дала «кубышку» денег и помахала ручкой.
Помыкался по местным компаниям, и как-то без особого энтузиазма всё шло. Супруга в это время работала на себя репетитор-методист и неплохо зарабатывала. Говорит: «Может, тоже сам на себя попробуешь? Иди в ИТ». Тогда это всё только начиналось.
Начал искать онлайн-курсы — это тот ещё мрак. Добрые люди отправили на Stepik. Прошёл первые 2 курса по Python, и на этом этапе я не стал айтишником с высокой ЗП. Поступил в магистратуру на программного инженера (дневное, но благо что учеба была вечером). А, забыл сказать: по первому образованию я физрук.
Вернёмся на полгода назад. Когда учил Python, вспомнил товарища со ставками и загорелся идеей создать программу, которая будет давать честные прогнозы.
Понял, что нужны данные. Самому парсер написать не получилось. Великий интернет помог найти специалиста, который написал парсер БК. Запросил аж 30000 тысяч и делал почти 2 месяца, тогда я подумал вот оно величие, но по пришествию времени понял что цена и сроки были слишком завышены. Парсер тянул статистику матча и был скрипт, который работал по принципу:
Если на 55-й минуте в матче много ударов, атак, угловых и КФ ~1.5 → матч попадает в ТГ-канал.
Логика скрипта
Как вы догадались, не всё так просто. Такой подход оказался хуже, чем монетка.
Вернёмся к универу. Во время учебы я работал в федеральной компании территориальным менеджером (отвечал за часть Сибири и ДВ). Днём — работа, вечером — учёба, ночью — лабы и курсачи. Да я ходил на пары, практически не пропускал, как итог это сыграло мне на руку. Не буду лукавить на работе тоже учился когда была возможность, чтобы вечером провести время с семьёй.
В универе познакомился с нейронными сетями и временными рядами. Вот тут я понял, что мне надо делать.
Начал собирать срезы матчей с шагом в 2 минуту — всю статистику. Делал из этого временную последовательность и «скармливал» нейронке. Спустя 2 года обучения и полгода тестов могу сказать — у меня что-то получилось.
Сухие цифры то что предсказала обученная модель:
Всего игр: 2205
Верных прогнозов: 1697
Неверных: 515
Точность: 77%
Средний КФ: 1.5 - 1.7
Про то, как я обучал модель, можно написать несколько постов. Самый сильный враг для меня оказалась метрика AUC — я её пока не победил, но усмирил до 71%.
Столкнулся с трудностями с продвижением. Товарищи, как мой знакомый, изрядно подзасрали эту нишу. За место под солнцем надо побороться, ну это вопрос времени.
Буду периодически писать тут о своём пути. Если есть вопросы — задавайте, отвечу, но без явных деталей. Делитесь советом, как продвигать такое дело.
