Кто выиграет Чемпионат дивизиона НФЛ 2018? AI предсказывает

В мире спортивного прогнозирования эфирный эксперт широко признан золотым стандартом. Каждую неделю высокооплачиваемые аналитики и бывшие игроки наполняют часы предыгровых шоу своими прогнозами и (иногда тонкими) советами для потенциальных игроков. Но, несмотря на всю их инсайдерскую информацию, существует еще одна прогностическая модель, с которой эти эксперты часто сталкиваются: Пол Осьминог. Позднее великое восьминогое чудо прославилось на чемпионате мира 2010 года, когда он правильно определил победителя в 12 из 14 матчей. При всем уважении к покойному Полу, его выступление на чемпионате мира могло бы стать самым ясным из всех зарегистрированных случаев наличия удачи в прогнозировании.

Ничто из этого не означает, что животные не умны. Как раз наоборот. Благодаря «интеллекту роя» животные в природе способны решать и оптимизировать невероятно сложные проблемы. Дело в том, что, оценивая прогнозную эффективность Пола, очень важно отслеживать результаты в течение длительного периода. Согласованность в долгосрочной перспективе является наиболее надежным способом проверки производительности.

В течение всего сезона исследователи из Uniimous AI отслеживали способность своей платформы Swarm AI прогнозировать игры НФЛ по сравнению со 120 экспертами из таких мест, как ESPN, Спорт Иллюстрированный, NFL.com и многое другое. Эти результаты показывают, что самый результативный эксперт достиг впечатляющей 70-процентной точности в течение сезона НФЛ. Для сравнения, 75-процентная точность системы Swarm AI опередила каждого эксперта. Технология может быть основана на Swarm Intelligence, но это не уловка. Единодушный ИИ создал супер-эксперта ИИ, объединив интеллект и интуицию группы постоянных поклонников НФЛ.

Имея это в виду, давайте взглянем на понимание единодушного ИИ для плей-офф дивизиона НФЛ. Поле было сужено до восьми команд, и пришло время отделить настоящих соперников от претендентов. В приведенной ниже таблице представлены прогнозы для Теннесси в Новой Англии, Джексонвилля в Питтсбурге, Нового Орлеана в Миннесоте и Атланты в Филадельфии. Эта таблица Google показывает, как рой принял решение.

Как вы можете видеть на приведенном выше графике, прогнозы были отсортированы в соответствии с достоверностью, хотя «Ставка» не является рекомендацией для того, чтобы кто-либо ставил столько ставок, сколько выражением относительной убежденности ИИ. Чтобы увидеть, как эта уверенность завоевана, стоит потратить немного времени, чтобы сравнить два матча.

Новоорлеанские Святые против Миннесотских Викингов, Рой AI Прогноз

Прежде всего, это долгожданное столкновение между Миннесотскими викингами и Новыми Орлеанскими Святыми. Этот конкурс натолкнул давнюю звезду Святых Дрю Бриза на сенсацию «окончательного прорыва», Кейса Кинума.

Святые считаются одними из самых сложных аутов в плей-офф, но они должны отправиться в путь в Миннесоту, которая записала свой лучший рекорд регулярного сезона с 1998 года. В результате система Swarm AI оказала значительную поддержку обеим командам. Маршрут к оптимизированному прогнозу Миннесоты на победу, хотя и с низким доверием. Движение шайбы ясно показывает, почему исследователи из «Единодушного» подали эту игру под баннером «Продолжайте с осторожностью».

Титаны Теннесси против Патриотов Новой Англии, Предсказание Роя А.И.

Для сравнения, несмотря на назревающую полемику между Томом Брэди, Биллом Беличиком и Робертом Крафт, исследование, проведенное «Единодушным ИИ», позволяет предположить, что отношения Патриотов на поле так же здоровы, как и прежде. Доминирующая франшиза в НФЛ за последнее десятилетие или около того является текущим фаворитом претендовать на еще один трофей Ломбарди.

Воспроизведение ниже показывает, что эта группа фанатов НФЛ смогла быстро сойтись в предсказанной победе Пэтса и с высокой уверенностью. Таким образом, пока технология еще не зарегистрировала свое собственное предсказание Суперкубка, исключая еще одно чудо Мариота-Мариота, это «Лучшая ставка», которую продвинет Том Брэди и Ко.

Выше гостевой пост был отредактирован Inverse.