Sieci neuronowe w zakładach bukmacherskich
Narzędziem, które najlepiej poradziłoby sobie z taką pracą, jest niewątpliwie ludzki mózg. Ma on jednak na tyle duże ograniczenia analityczne (umiejętność wykonywania wielu czynności w jednym czasie), że praktycznie może być wykorzystywany tylko i wyłącznie w procesach decyzyjnych.
Wydawać by się mogło, że tylko odpowiednio duża moc obliczeniowa, jaką dają współczesne komputery, wystarczy, by móc z odpowiednią dokładnością prognozować wyniki wydarzeń sportowych. Tyle że, jeżeli posiadamy już odpowiednie programy, to dostajemy czysto statystyczne wyniki, które prawie zawsze nijak się mają do rzeczywistości. Potrzebne są narzędzia, które w pewien sposób będą potrafiły sobie poradzić z „wnioskowaniem” na wzór ludzkiego umysłu.
Z tego względu zarówno gracze zakładów wzajemnych, jak i legalni bukmacherzy (tu aktualna lista legalnych bukmacherów <<< zobacz kto działa w Polsce zgodnie z prawem) skierowali swój wzrok w stronę sieci neuronowych – tzw. sztucznej inteligencji.
Czym są sieci neuronowe
Historycznie badania nad sztuczną inteligencją sięgają lat czterdziestych XX wieku, kiedy to Warren S. McCulloch oraz Walter Pitts opracowali pierwszy model neuronu. Następnie w latach pięćdziesiątych Frank Rosenblatt zbudował najprostszą sieć neuronową, zwaną perceptronem – opartą na bazie neuronów McCullocha-Pittsa. Bujny rozkwit tej dziedziny informatyki i matematyki rozpoczął się dopiero w połowie lat osiemdziesiątych.
Punktem wyjścia w konstrukcji sieci neuronowej jest ludzki mózg, a dokładniej jego budowa – neurony połączone synapsami. Komórki te reagują na impulsy elektryczne, które po przetworzeniu przesyłane są dalej. Możliwości ludzkiego mózgu zawdzięczamy wielkiej ilości neuronów (jest ich 10 do potęgi 10) oraz jeszcze większej ilości połączeń między nimi (10 do potęgi 15). Wnioskowanie oraz myślenie abstrakcyjne to tylko część tego, co potrafią wykonać w ułamku sekundy te niepozorne komórki.
Oczywiście nie potrafimy i pewnie nigdy nie uda nam się zbudować sztucznego mózgu, jednak nawet mało skomplikowane sztuczne sieci neuronowe mogą być przydatne w wielu dyscyplinach życia. Właściwie to trudno wyobrazić sobie nowoczesną naukę bez ich wsparcia. Sieci neuronowe wykorzystywane są m.in. w prognozowaniu na giełdzie, doborze pracowników na konkretne stanowiska, w planowaniu w wielu dziedzinach życia oraz we wszelkiego rodzaju programach do rozpoznawania mowy czy pisma. Idea konstrukcji sztucznej sieci neuronowej jest dość prosta:
- dostarczamy odpowiednich danych wejściowych;
- „środek” programu (maszyny) przetwarza wprowadzone informacje;
- otrzymujemy dane wyjściowe.
Cały problem w powyższym algorytmie polega na takim „wytrenowaniu” sztucznych neuronów, by przy odpowiednich danych wejściowych otrzymać odpowiednie dane wyjściowe. Innymi słowy, musimy na pewnej próbnej bazie informacji tak zaprogramować serce programu, by otrzymane końcowe wyniki były takie, jak chcemy. Takie „trenowanie” sieci opiera się na doborze odpowiednich wag (wartości liczbowe), które odpowiadają za to, co dzieje się z wartościami wejściowymi. Dalej wnioskowanie bazuje na zaufaniu, że przy całkowicie innych danych początkowych otrzymamy wiarygodne informacje wyjściowe.
Dla przykładu: chcemy nauczyć sieć, by poprawnie dodawała – w tym celu na wejściu dajemy dwie liczby: 1 i 3. Wiemy, że poprawny wynik to 4. Tak ustawiamy sztuczne neurony (dokładniej ustalamy wagi), by właśnie taki wynik otrzymać na wyjściu. Następnie powtarzamy całą procedurę dla kilku innych par numerów. Po pewnej ilości prób uznajemy, że program poprawnie dodaje, co sprawdzamy dla losowo wybranych par. Jeżeli nie wykrywamy błędu, to sieć neuronowa działa. Gdy zauważymy zły wynik, to musimy dalej uczyć sztuczne neurony. Procedurę powtarzamy do osiągnięcia zadowalających nas rezultatów.
W ogólności na tym właśnie polega tworzenie sztucznej sieci neuronowej – na nauczaniu neuronów czynności, które prowadzą do odpowiednich danych wyjściowych przy wprowadzeniu odpowiednich danych wejściowych. Im bardziej skomplikowana budowa takiego programu (moce obliczeniowe nowoczesnych domowych komputerów dają takie możliwości), tym większa baza danych wyjściowych może być przełożona na oczekiwane informacje końcowe.
Sztuczna inteligencja w zakładach bukmacherskich
Zakłady u bukmachera opierać się powinny na analizie spotkań historycznych (własna analiza statystyczna wydarzeń sportowych w bukmacherce) oraz na podejmowaniu odpowiednich decyzji, które doprowadzą nas do poprawnego typu (doświadczenie i wiedza sportowa z danej dyscypliny/dyscyplin).
Wyobraźmy sobie sytuację, że posiadamy dostatecznie dużą bazę danych historycznych, które naszym zdaniem powinny mieć wpływ na wynik obstawianego przez nas wydarzenia. Co powinniśmy zrobić, by „wytrenować” sztuczną sieć neuronową? Otóż:
- wyszczególnić te dane, które mają najbardziej istotny wpływ – im bardziej skomplikowana baza wyjściowa, tym więcej czasu musimy przeznaczyć na analizę i dobór odpowiednich ustawień samego programu;
- o ile interesuje nas konkretny zespół, skupić się tylko na informacjach, które są dla niego istotne;
- stworzyć z tych informacji testową bazę danych, która posłuży nam do „trenowania” sztucznej sieci neuronowej;
- po wykalibrowaniu programu wprowadzić aktualne informacje dotyczące interesującego nas spotkania.
Jak to wygląda w praktyce? Po pierwsze, powinniśmy wybrać odpowiednie środowisko programowe, w którym będziemy tworzyć sztuczną sieć neuronową. Do najczęściej używanych należą przede wszystkim MATLAB oraz Statistica. Oba narzędzia posiadają dobrze rozbudowane pakiety, odpowiedzialne za sztuczną inteligencję. Po drugie, informacje wejściowe powinny być parametrami, które da się opisać liczbami. A więc interesują nas przede wszystkim wszelkiego typu dane bramkowe, czasowe oraz składowe drużyny (ilość zawodników z podstawowego składu). Po trzecie, tworząc bazę testową musimy wyszczególnić wydarzenia tej samej rangi – nie możemy mieszać spotkań ligowych i pucharowych. Kolejno, inaczej traktujemy wydarzenia na własnym boisku/korcie i na wyjeździe.
Najtrudniejsze i najbardziej czasochłonne jest stworzenie bazy danych, która, po pierwsze, wytrenuje nam sieć, a po drugie (po odpowiednich aktualizacjach), posłuży nam w dalszym „poprawianiu” wag neuronów. Wszelkiego typu arkusze kalkulacyjne są chyba najlepszym miejscem, w którym opiszemy nasz zbiór. Nie ukrywamy, że praca w tym miejscu polega przede wszystkim na żmudnym wklepywaniu interesujących nas danych – im więcej parametrów pragniemy wykorzystać w sieci, tym więcej informacji musimy zapisać.
Kolejny krok to dobranie prawidłowych wag, czyli istota całej procedury. W tym miejscu odpowiednie są wszelkiego typu gotowe programy matematyczne, które oferują budowę sztucznej sieci neuronowej. Wspomniane wcześniej narzędzia (MATLAB i Statistica) doskonale będą się do tego nadawały. Dobranie odpowiednich parametrów sztucznych neuronów będzie w tym przypadku polegało na wprowadzeniu danych wejściowych i oczekiwanych wyjściowych, a program sam zoptymalizuje sztuczną sieć.
Zalety i wady sztucznych sieci neuronowych w bukmacherce
Sztuczne sieci neuronowe (tak, to sztuczna inteligencja) to dość dobre narzędzie w prognozach bukmacherskich. Ich elastyczność na wprowadzane zmiany pozwala na dość uniwersalne zastosowanie w zakładach wzajemnych. Dla podsumowania przedstawimy pokrótce zalety i wady tego rozwiązania.
Zalety sztucznych sieci neuronowych w bukmacherstwie:
- po odpowiednim „wytrenowaniu” pozwalają na bardziej wiarygodne statystyczne wnioski niż inne metody (np. podejścia z rozkładami Poissona czy normalnego);
- operują na większej ilości istotnych parametrów dotyczących danych wydarzeń, co czyni je bardziej uniwersalnymi metodami.
Wady sztucznych sieci neuronowych w zakładach bukmacherskich:
- czasochłonna budowa testowej i użytkowej bazy danych – wejściowe informacje muszą być wybrane w dość restrykcyjny sposób;
- sieci wymagają dość zaawansowanej znajomości ich struktury i samego działania – wiedza matematyczna i informatyczna na odpowiednim poziomie bardzo wymagana;
- dane wyjściowe muszą być analizowane jak w każdej innej metodzie statystycznej.
Podsumowując, sztuczne sieci neuronowe to dość ciekawe podejście do prognoz w zakładach wzajemnych, które może się przełożyć na podniesienie skuteczności typów na podstawie analizy bukmacherskiej. Wymagają jednak zaawansowanej wiedzy i umiejętności, co czyni je niedostępnymi dla większości graczy.
