DeepShot
DeepShot adalah model pembelajaran mesin yang dirancang untuk memprediksi hasil pertandingan NBA menggunakan statistik tim yang canggih dan rata-rata bergerak.
Terdaftar dalam kategori:
Kecerdasan buatanBola BasketGitHub
Deskripsi
DeepShot adalah model pembelajaran mesin yang dirancang untuk memprediksi hasil pertandingan NBA menggunakan statistik tim yang canggih dan rata-rata bergerak. Ini menggabungkan tren kinerja historis dengan data permainan kontekstual untuk memberikan prediksi kemenangan yang sangat akurat.
Cara menggunakan DeepShot?
Untuk menggunakan DeepShot, kloning repositori dari GitHub, navigasikan ke direktori, instal ketergantungan yang diperlukan, dan jalankan alur kerja pelatihan dan evaluasi model untuk membuat file model. Terakhir, jalankan program utama untuk memulai prediksi.
Fitur inti dari DeepShot:
1️⃣
Prediksi Berbasis Data menggunakan rata-rata bergerak canggih dari Basketball Reference
2️⃣
Antarmuka Waktu Nyata untuk memvisualisasikan pertandingan yang akan datang dan prediksi model
3️⃣
Mesin Statistik Terbobot yang menghitung bentuk jangka panjang menggunakan Rata-Rata Bergerak Tertimbang Eksponensial (EWMA)
4️⃣
Sorotan Statistik Kunci untuk menampilkan statistik penting dan perbedaan antara tim
5️⃣
Dukungan Lintas Platform untuk Windows, macOS, dan Linux
Mengapa bisa digunakan DeepShot?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Memprediksi hasil pertandingan NBA untuk penggemar dan analis | ✅ | |
| # 2 | Membantu penjudi olahraga dalam membuat keputusan yang tepat | ✅ | |
| # 3 | Memberikan wawasan untuk pelatih dan tim berdasarkan analisis statistik | ✅ | |
Dikembangkan oleh DeepShot?
DeepShot dikembangkan oleh Francesco Sacco, yang memanfaatkan berbagai pustaka sumber terbuka dan data historis untuk membuat model prediktif untuk pertandingan NBA. Proyek ini dihosting di GitHub dan mendorong umpan balik pengguna.