• ИИ под названием Kickoff.ai точно предсказал победу Manchester City в сезоне 2023/24 Premier League.
  • Хотя ИИ точно предсказал некоторые результаты матчей, другие пошли вразрез с его прогнозами.
  • Прогнозы стали важной частью футбольного просмотра благодаря XG (ожидаемым голам), и ИИ способен продвинуть прогнозы XG ещё дальше.

НАШЕ МНЕНИЕ
Хотя ИИ может предсказывать некоторые результаты Premier League, его прогнозы не всегда точны. Поэтому при прогнозировании результатов нужно учитывать больше факторов.
– Audrey Huang, корреспондент BTW

Premier League завершилась победой Manchester City. В августе ИИ предсказал, что «небесно-голубые» выиграют сезон 2023/24 Premier League. Прогноз оправдался, но была ли это просто удача?

Прогноз Kickoff.ai на Premier League

Прогнозы ИИ на сезон 2023/24 Premier League в основном оказались верными: победа Manchester City и три команды в верхней части топ-4. Однако в нижней части таблицы результаты немного отличаются. Модель ИИ предсказывала Burnley удачный сезон, но клуб занял предпоследнее место.

Читайте также:Акции Dell падают: крупные инвестиции в ИИ могут ударить по марже

Читайте также:Trend Micro представляет ИИ-инструменты для защиты данных на Computex

Как это работает?

Kickoff.ai создал статистическую модель машинного обучения на основе данных о выступлениях прошлых сезонов. Моделируя матч, команда определяла его исход. Используется метод под названием «Kickscore» — приблизительная оценка силы команды с течением времени. Kickscore кодирует то, как модель «видит» команду на основе имеющихся данных. «Поскольку показатель динамический, можно интерпретировать, как сила команды менялась на протяжении последних десятилетий», — объясняется на сайте.

Будущее прогнозов ИИ в футболе

Прогнозы стали важной частью футбольного просмотра благодаря XG, и ИИ способен продвинуть прогнозы XG ещё дальше. «XG убирают часть случайности из прогнозов», — объяснил Lucas Maystre из Kickoff.ai. Кроме того, команда Kickoff.ai предполагает, что генеративный ИИ может помочь собрать данные, которые раньше не учитывались в их прогнозных моделях.