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DeepShot

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DeepShot ist ein maschinelles Lernmodell, das entwickelt wurde, um NBA-Spielergebnisse mithilfe fortschrittlicher Teamstatistiken und rollierender Durchschnitte vorherzusagen.

Aufgeführt in Kategorien:

Künstliche IntelligenzBasketballGitHub
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Beschreibung

DeepShot ist ein Machine-Learning-Modell, das entwickelt wurde, um die Ergebnisse von NBA-Spielen mithilfe fortschrittlicher Teamstatistiken und gleitender Durchschnitte vorherzusagen. Es kombiniert historische Leistungstrends mit kontextuellen Spieldaten, um hochgenaue Gewinnprognosen zu liefern.

Wie man benutzt DeepShot?

Um DeepShot zu verwenden, klonen Sie das Repository von GitHub, navigieren Sie in das Verzeichnis, installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten und führen Sie den Workflow für das Training und die Bewertung des Modells aus, um die Modell-Datei zu erstellen. Führen Sie schließlich das Hauptprogramm aus, um Vorhersagen zu starten.

Hauptmerkmale von DeepShot:

1️⃣

Datenbasierte Vorhersagen unter Verwendung fortschrittlicher gleitender Durchschnitte von Basketball Reference

2️⃣

Echtzeit-Schnittstelle zur Visualisierung bevorstehender Begegnungen und Modellvorhersagen

3️⃣

Gewichtete Statistik-Engine, die die langfristige Form mithilfe exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitte (EWMA) berechnet

4️⃣

Hervorhebung wichtiger Statistiken zur Anzeige wichtiger Statistiken und Unterschiede zwischen Teams

5️⃣

Plattformübergreifende Unterstützung für Windows, macOS und Linux

Warum könnte verwendet werden DeepShot?

#AnwendungsfallStatus
# 1Vorhersage der Ergebnisse von NBA-Spielen für Fans und Analysten✅
# 2Unterstützung von Sportwettern bei informierten Entscheidungen✅
# 3Bereitstellung von Einblicken für Trainer und Teams basierend auf statistischen Analysen✅

Wer hat entwickelt DeepShot?

DeepShot wurde von Francesco Sacco entwickelt, der verschiedene Open-Source-Bibliotheken und historische Daten nutzt, um ein prädiktives Modell für NBA-Spiele zu erstellen. Das Projekt wird auf GitHub gehostet und ermutigt zu Benutzerfeedback.

FAQ von DeepShot