DeepShot
DeepShot é um modelo de aprendizado de máquina projetado para prever os resultados dos jogos da NBA usando estatísticas avançadas de equipes e médias móveis.
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Descrição
DeepShot é um modelo de aprendizado de máquina projetado para prever os resultados de jogos da NBA usando estatísticas avançadas de equipe e médias móveis. Ele combina tendências de desempenho histórico com dados contextuais do jogo para fornecer previsões de vitória altamente precisas.
Como usar DeepShot?
Para usar o DeepShot, clone o repositório do GitHub, navegue até o diretório, instale as dependências necessárias e execute o fluxo de trabalho de treinamento e avaliação do modelo para criar o arquivo do modelo. Por fim, execute o programa principal para iniciar as previsões.
Recursos principais de DeepShot:
1️⃣
Previsões baseadas em dados usando médias móveis avançadas do Basketball Reference
2️⃣
Interface em tempo real para visualizar confrontos futuros e previsões do modelo
3️⃣
Motor de Estatísticas Ponderadas que calcula a forma a longo prazo usando Médias Móveis Ponderadas Exponencialmente (EWMA)
4️⃣
Destaque de Estatísticas Chave para exibir estatísticas importantes e diferenças entre equipes
5️⃣
Suporte Multiplataforma para Windows, macOS e Linux
Por que usar DeepShot?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Prever resultados de jogos da NBA para fãs e analistas | ✅ | |
| # 2 | Ajudar apostadores esportivos a tomar decisões informadas | ✅ | |
| # 3 | Fornecer insights para treinadores e equipes com base em análises estatísticas | ✅ | |
Desenvolvido por DeepShot?
DeepShot é desenvolvido por Francesco Sacco, que utiliza várias bibliotecas de código aberto e dados históricos para criar um modelo preditivo para jogos da NBA. O projeto está hospedado no GitHub e incentiva o feedback dos usuários.