DeepShot
DeepShot es un modelo de aprendizaje automático diseñado para predecir los resultados de los juegos de la NBA utilizando estadísticas avanzadas de equipos y promedios móviles.
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Descripción
DeepShot es un modelo de aprendizaje automático diseñado para predecir los resultados de los juegos de la NBA utilizando estadísticas avanzadas de equipos y promedios móviles. Combina tendencias de rendimiento histórico con datos contextuales del juego para ofrecer predicciones de victoria altamente precisas.
Cómo usar DeepShot?
Para usar DeepShot, clona el repositorio de GitHub, navega al directorio, instala las dependencias requeridas y ejecuta el flujo de trabajo de entrenamiento y evaluación del modelo para crear el archivo del modelo. Finalmente, ejecuta el programa principal para comenzar las predicciones.
Características principales de DeepShot:
1️⃣
Predicciones basadas en datos utilizando promedios móviles avanzados de Basketball Reference
2️⃣
Interfaz en tiempo real para visualizar enfrentamientos próximos y predicciones del modelo
3️⃣
Motor de estadísticas ponderadas que calcula la forma a largo plazo utilizando promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA)
4️⃣
Destacar estadísticas clave para mostrar estadísticas importantes y diferencias entre equipos
5️⃣
Soporte multiplataforma para Windows, macOS y Linux
Por qué podría ser usado DeepShot?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Predecir los resultados de los juegos de la NBA para aficionados y analistas | ✅ | |
| # 2 | Asistir a los apostadores deportivos en la toma de decisiones informadas | ✅ | |
| # 3 | Proporcionar información para entrenadores y equipos basada en análisis estadísticos | ✅ | |
Desarrollado por DeepShot?
DeepShot es desarrollado por Francesco Sacco, quien utiliza varias bibliotecas de código abierto y datos históricos para crear un modelo predictivo para los juegos de la NBA. El proyecto está alojado en GitHub y fomenta la retroalimentación de los usuarios.