Data Science в спорте

Как машинное обучение научилось предсказывать спортивные события точнее экспертов

Как машинное обучение научилось предсказывать спортивные события точнее экспертов Разбираемся в науке данных, алгоритмах и статистике, которые меняют спорт. Попробовать бесплатно
Иллюстрация аналитических графиков и спортивных данных

Почему эксперты ошибаются так часто

Почему эксперты ошибаются так часто Каждый наш прогноз основан на опыте и интуиции. Но мозг не создан для обработки большого объёма данных. Он подвержен когнитивным искажениям, которые мешают объективной оценке.
Эффект якоря: слишком полагаемся на первую информацию Подтверждающее искажение: замечаем только то, что подтверждает ожидания Эффект недавности: переоцениваем недавние события и их влияние на результат
Проверить результаты модели

Как устроены предиктивные модели в спорте

Как устроены предиктивные модели в спорте Современные модели объединяют статистику, алгоритмы и большие данные.
Регрессионный анализ: выявляем зависимости между факторами и результатом Машинное обучение: алгоритмы обучаются на исторических данных и находят скрытые паттерны Обработка в реальном времени: модель адаптируется к новым данным в разных источниках

Мы протестировали модели на реальных данных

Мы протестировали модели на реальных данных Сравнение прогнозов моделей с изменениями на выборке из 500+ событий.
500+ проанализированных событий 120M+ обработанных строк данных 150+ используемых признаков 6 алгоритмов в ансамбле
График сравнения ScoreSight с экспертами

Что говорят наши пользователи

Что говорят наши пользователи
Отзыв пользователя Дмитрий Отзыв пользователя Екатерина Отзыв пользователя Максим
Проверить результаты модели