DeepShot
DeepShot è un modello di apprendimento automatico progettato per prevedere i risultati delle partite NBA utilizzando statistiche avanzate delle squadre e medie mobili.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialePallacanestroGitHub
Descrizione
DeepShot è un modello di machine learning progettato per prevedere i risultati delle partite NBA utilizzando statistiche avanzate delle squadre e medie mobili. Combina tendenze di prestazione storiche con dati contestuali delle partite per fornire previsioni di vittoria altamente accurate.
Come usare DeepShot?
Per utilizzare DeepShot, clona il repository da GitHub, naviga nella directory, installa le dipendenze richieste e esegui il flusso di lavoro di addestramento e valutazione del modello per creare il file del modello. Infine, esegui il programma principale per iniziare le previsioni.
Funzionalità principali di DeepShot:
1️⃣
Previsioni basate sui dati utilizzando medie mobili avanzate da Basketball Reference
2️⃣
Interfaccia in tempo reale per visualizzare gli incontri futuri e le previsioni del modello
3️⃣
Motore di statistiche ponderate che calcola la forma a lungo termine utilizzando medie mobili esponenzialmente ponderate (EWMA)
4️⃣
Evidenziazione delle statistiche chiave per mostrare statistiche importanti e differenze tra le squadre
5️⃣
Supporto multipiattaforma per Windows, macOS e Linux
Perché potrebbe essere usato DeepShot?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Prevedere i risultati delle partite NBA per fan e analisti | ✅ | |
| # 2 | Assistere i scommettitori sportivi nel prendere decisioni informate | ✅ | |
| # 3 | Fornire approfondimenti per allenatori e squadre basati su analisi statistiche | ✅ | |
Sviluppato da DeepShot?
DeepShot è sviluppato da Francesco Sacco, che utilizza varie librerie open-source e dati storici per creare un modello predittivo per le partite NBA. Il progetto è ospitato su GitHub e incoraggia il feedback degli utenti.