Бази даних

Реферативна база даних - результати пошуку

Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"

Вид пошуку
Формат представлення знайдених документів:
повнийстислий
Пошуковий запит: (<.>A=Zhdanova O$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

      
Категорія:    
1.

Zhdanova O. G. 
Predicting of sports events results = Прогнозування результатів спортивних подій / O. G. Zhdanova, B. V. Romanchenko, M. O. Sperkach // Herald of Advanced Inform. Technology. - 2019. - 2, № 4. - С. 278-287. - Бібліогр.: 31 назв. - англ.

У сьогоденні сфера беттингу та букмекерства є популярною у широкого кола прихильників спорту. Питання прогнозування результатів майбутніх подій є і будуть актуальними для повсякденного життя, спорту, політики, тощо. З ростом кількості та якості методів інтелектуального аналізу стала здійсненою ідея прогнозування результатів спортивних подій. Застосування різних математичних методів допомагає отримати більш точні прогнози результатів, ніж суб'єктивні прогнози експертів. У загальному вигляді описано поняття беттингу та задачу букмекерства. Визначено мету дослідження й задачі, які необхідно виконати для досягнення мети. Проаналізовано існуючі результати досліджень різних науковців, які досліджували дану проблематику. Виділено основні 4 основи для прогнозування результатів спортивних подій. Розглянуто різні підходи до поставленої задачі, у тому числі такі методи, як розподіл Пуассона, імітаційне моделювання методом Монте-Карло та багато інших методів дослідження та запропоновано власний спосіб її розв'язання. Сформульовано постановку задачі та проведено дослідження властивостей задачі. Для збору даних спортивних подій розроблено й описано алгоритм бектестінгу, як механізм представлення статистики команди в будь-який момент часу певного сезону. Показано, що кореляційний аналіз по обраним параметрам показував помірну зв'язаність даних та описано застосування системи Google AutoML для знаходження закономірності між даними. Експериментально доведено важливість використання сервісів із машинного навчання при розв'язанні даної задачі. Розроблено систему, яка збирає дані про події та за допомогою алгоритму бектестінгу обраховує статистику для кожної команди в кожен момент часу. Розроблено сервіс для створення та перевірки на якість стратегії. Наведено результати експериментальних досліджень ефективності задачі, де було проведемо експериментальні підбори стратегій з і без додавання результату роботи сервісу AutoML і для кожної стратегії обраховано коефіцієнт кореляції Пірсона за результатами двох минулих сезонів. Проведено аналіз отриманих результатів.


Індекс рубрикатора НБУВ: Ч51в621.5

Шифр НБУВ: Ж101737 Пошук видання у каталогах НБУВ 
 

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського