-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
ДЗ №5. Аналіз результатів та висновки.
Так, як моя модель тренуєтся на різноманітних та об'ємних тренувальних даних, то вона є досить точною на нових даних. В кінцевому результаті, я зміг відкалібрувати та натренувати мою модель так, що результати, які вона видає не відрізняються від коефіцієнтів на найвідоміших платформах для ставок на спорт більш, ніж на 19%, що є більш, ніж хорошим результатом для мене, адже я не використовував найефективніші підходи через обмеження по пам'яті, та через часові обмеження.
-
Також основною фічою цього API стала можливість гнучко регулювати прибуток, який користувач хоче заробляти з кожної стравки(трансакції). Тобто користувачу не потрібно буде заморочуватись над розробкою формули, за якою можна буде вираховувати коефіцієнти, які будуть давати фіксований прибуток, адже я все зробив за них. Ця фіча працює дуже точно та надійно.
-
Якщо ви хочете порівняти результати, то у файлі README.md можна знайти приклади GET-запитів, і, якщо ви розбираєтесь у футбольних командах, та у футболі загалом, то буде легко пересвідчитись у правдивості моїх слів.
-
Так як моя модель залежить лише від статистичних даних, і не абсолютно не залежить від людських факторів(емоцій, симпатій), то вона дає настільки точні результати, що, в теорії, можна відслідковувати які ставки на букмекерських конторах є вигідні для тебе, і таким чином заробляти(я ні в якому разі не гарантую та не закликаю до таких дій, це чиста теорія)
- По-перше, я зміг вивчити та оволодіти інструментами для DataScience в достатній мірі, щоб реалізувати проект такого масштабу, що і було основною метою цього дослідження.
- Мені вдалось зібрати дані, почистити їх, та сформувати з них features.
- На основі цих фіч, я навчився сплітити та тренувати модель машинного навчання, і зберіг її у файл для швидшого використання на сервері.
- Для будь-якого матчу, час, який затрачається на обчислення features та передбачення результатів готовою моделлю не перевищує одної сотої секунди, що, я вважаю є успіхом.
- Я розгорнув повноцінне API на сервері для подальшого використання його іншими розробниками за допомогою простих GET-запитів.
- Я вдало імплементував можливісь одразу обирати прибуток, який компанія хоче отримувати в середньому з одної транзакції. Вірогідності івентів матчу я перетворюю в готові коефіцієнти за допомогою розроблених мною формул.
- Не вдалось розгорнути API в повній мірі на сервері. Я стикнувся з проблемою, що обчислювальний ліміт та ліміт пам'яті на платформах, які забезпечуюють безкоштовний хостинг, занадто малий для моїх потреб. Я не зможу тренувати модель на сервері, бо це затратно, тому приблизно раз на тиждень потрібно буде тренувати модель локально, і завантажувати її на сервер.
- Перша проблема породила нездатність гнучко додавати інформацію в бази даних сервера за допомогою POST-запиту. плани на майбутнє
- Через масштабність та великий обсяг матеріалу, з яким потрібно було ознайомитись, я не встиг імплементувати зручний для звичайного користувача графічний інтерфейс.
- Перш за все, це розширення баз даних для доступності до всеможливих чемпіонатів на турнірів. Також я планую додати в функціонал пітримку інших видів спорту, адже наразі підтримується лише футбол. Видів спорту є дуууєе багато, тому спочатку додам баскетбол та хоккей, та, можливо декілька некомандних видів спорту.
- Також я недавно наткнувся на наукову статтю, яку можна переглянути за цим посиланням. В ній показано як можна передбачати хід матчу між двома командами використовуючи лише семантичні дані про кожну команду з соціальної мережі Twitter. Я думаю, що якщо поєднати мій підхід та підхід описаний у цій статті, то вийде модель, яка буде давати результат на рівні, а можливо і кращий за ті, які можна знайти на більшості сайтів, які пропонують послуги ставок на спорт.
- І останнє, якщо в мене вийде вдало передбачати більшість поєдинків, то можна розгорнути власний графічний інтерфейс у формі вебсайту, на якому я напишу платфому для ставок на спорт, і таким чином в мене буде досить стабільний дохід та робота на літо.