DeepShot
DeepShot - это модель машинного обучения, предназначенная для прогнозирования результатов игр НБА с использованием продвинутой статистики команд и скользящих средних.
Перечислено в категориях:
Искусственный интеллектБаскетболGitHub
Описание
DeepShot — это модель машинного обучения, предназначенная для прогнозирования результатов игр НБА с использованием продвинутой статистики команд и скользящих средних. Она сочетает в себе исторические тенденции производительности с контекстными данными игр, чтобы предоставить высокоточные прогнозы побед.
Как использовать DeepShot?
Чтобы использовать DeepShot, клонируйте репозиторий с GitHub, перейдите в каталог, установите необходимые зависимости и запустите процесс обучения и оценки модели для создания файла модели. Наконец, выполните основную программу, чтобы начать прогнозы.
Основные функции DeepShot:
1️⃣
Прогнозирование на основе данных с использованием продвинутых скользящих средних из Basketball Reference
2️⃣
Интерфейс в реальном времени для визуализации предстоящих матчей и прогнозов модели
3️⃣
Двигатель взвешенной статистики, который рассчитывает долгосрочную форму с использованием экспоненциально взвешенных скользящих средних (EWMA)
4️⃣
Выделение ключевых статистических данных для отображения важных статистических показателей и различий между командами
5️⃣
Кроссплатформенная поддержка для Windows, macOS и Linux
Почему использовать DeepShot?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Прогнозирование результатов игр НБА для фанатов и аналитиков | ✅ | |
| # 2 | Помощь спортивным беттерам в принятии обоснованных решений | ✅ | |
| # 3 | Предоставление аналитики для тренеров и команд на основе статистического анализа | ✅ | |
Разработано DeepShot?
DeepShot разработан Франческо Сакко, который использует различные библиотеки с открытым исходным кодом и исторические данные для создания предсказательной модели для игр НБА. Проект размещен на GitHub и поощряет обратную связь от пользователей.