DeepShot
DeepShot est un modèle d'apprentissage automatique conçu pour prédire les résultats des matchs de la NBA en utilisant des statistiques d'équipe avancées et des moyennes mobiles.
Listé dans les catégories:
Intelligence artificielleBasketballGitHub
Description
DeepShot est un modèle d'apprentissage automatique conçu pour prédire les résultats des matchs de la NBA en utilisant des statistiques avancées des équipes et des moyennes mobiles. Il combine les tendances de performance historiques avec des données contextuelles de match pour fournir des prédictions de victoire très précises.
Comment utiliser DeepShot?
Pour utiliser DeepShot, clonez le dépôt depuis GitHub, naviguez dans le répertoire, installez les dépendances requises et exécutez le flux de travail d'entraînement et d'évaluation du modèle pour créer le fichier du modèle. Enfin, exécutez le programme principal pour commencer les prédictions.
Fonctionnalités principales de DeepShot:
1️⃣
Prédictions basées sur les données utilisant des moyennes mobiles avancées de Basketball Reference
2️⃣
Interface en temps réel pour visualiser les prochains affrontements et les prédictions du modèle
3️⃣
Moteur de statistiques pondérées qui calcule la forme à long terme en utilisant des moyennes mobiles exponentiellement pondérées (EWMA)
4️⃣
Mise en évidence des statistiques clés pour afficher les statistiques importantes et les différences entre les équipes
5️⃣
Support multiplateforme pour Windows, macOS et Linux
Pourquoi pourrait-il être utilisé DeepShot?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Prédire les résultats des matchs de la NBA pour les fans et les analystes | ✅ | |
| # 2 | Aider les parieurs sportifs à prendre des décisions éclairées | ✅ | |
| # 3 | Fournir des informations aux entraîneurs et aux équipes basées sur l'analyse statistique | ✅ | |
Développé par DeepShot?
DeepShot est développé par Francesco Sacco, qui utilise diverses bibliothèques open-source et des données historiques pour créer un modèle prédictif pour les matchs de la NBA. Le projet est hébergé sur GitHub et encourage les retours des utilisateurs.