Machine Learning, ou em nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem as ♨️ odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas.
Talvez você tenha a ♨️ impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas nas apostas ♨️ e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para um fantástico ♨️ aprendizado que você jamais imaginou ter.
E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?
Se você buscar ♨️ na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:
É a capacidade dos computadores aprenderem e tomarem ♨️ decisões sem que sejam exatamente programados para isso.
Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de algoritmos matemáticos.
Vejam que ♨️ eu sapequei um negrito em "aprende-se através dos exemplos", porque é justamente através da quantidade de exemplos, ou da quantidade ♨️ de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender alguma coisa.
Um exemplo idiota ♨️ de aprendizado de máquina
Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso fique muito claro.
Vamos dizer ♨️ que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode ser:
O nosso simpático designer, o ♨️ Markin;
Uma garrafa de cerveja;Ou uma vaca.
Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo milhares de exemplos de Markinhos, ♨️ de garrafas de cervejas e de vacas.
E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer em meus exemplos, melhor será o ♨️ meu modelo de aprendizado de máquina.
As variáveis no aprendizado de máquina: nº de patas, muge?
Vamos dizer que eu, com toda ♨️ minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:
Quantidade de patas;Muge?
Portanto, temos aí uma variável numérica discreta que é a quantidade de ♨️ patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois valores: 0 para não, e 1 para ♨️ sim.
Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando para treinar o nosso modelo:
Maravilha! Depois de ter ♨️ mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir ♨️ achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma "nova coisa" como essa:
Ele dirá: "Ahá! Saporra aqui é ♨️ uma vaca! Com 99,99% de certeza!" E veja que para chegar a tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado ♨️ em aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.
Os algoritmos são as ferramentas para a solução de problemas
A árvore de decisão ♨️ é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver ♨️ um determinado problema.
Em outras palavras, algoritmos são como ferramentas, e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema.
Um ♨️ martelo pode ser ótimo para bater um prego, mas uma merda para coar um cafézinho.
Assim, a árvore de decisão foi ♨️ fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova ♨️ que até então não havia classificação alguma.
Aprendizado de máquina nas apostas de futebol
Essa é a hora que você deve se ♨️ perguntar:
Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning ♨️ nas apostas em futebol?
E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em ♨️ três categorias, que eram o Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca.
Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser ♨️ classificar uma partida que irá acontecer entre:Mandante;Empate;Visitante.
Ou, mesmo, se a partida terá mais ou menos de 2.
5 gols, ou ainda ♨️ se um determinado Handicap vai bater.
E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma ♨️ vez que a gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos ♨️ se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.
As variáveis em aprendizado de máquina no futebol
Existe um campo de estudo ♨️ na ciência de dados chamado 'Feature Engineering', a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos.
Assim, entenda Feature Engineering ♨️ como a casa de aposta cadastro capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.
Assim, para criar ♨️ um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:Nº de patasMuge?
Não tem nenhum valor! Porque ♨️ essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.
No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e ♨️ também exige uma complexidade maior para obtê-las.
No início de 2019, nós aqui do Clube fizemos um processo seletivo para contratar ♨️ um novo cientista de dados.
Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar o modelo de aprendizado de ♨️ máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo.
Vou trazer um exemplo das 5 primeiras linhas:
Um exemplo de um conjunto de ♨️ dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol
Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são elas:
'home_name': Nome do mandante,
'away_name': Nome do ♨️ visitante,
'home_score': Gols feitos pelo mandante na partida,
'away_score': Gols feitos pelo visitante na partida,
'final_result': Essa é a variável que queremos prever, ♨️ trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, por fim, A (Away) visitante,
'time': Tempo ♨️ em formato unix,
'home_pos': A posição do mandante antes dessa partida,
'away_pos': A posição do visitante antes dessa partida,
'round': A rodada do ♨️ campeonato,
'home_last5all_home': Saldo de gols do mandante nas últimas 5 partidas,
'home_last5all_home_win': Nº de vitórias do mandante nas últimas 5 partidas,
'home_last5all_home_draw': Nº ♨️ de empates do mandante nas últimas 5 partidas,
'home_last5all_home_lose': Nº de derrotas do mandante nas últimas 5 partidas,
'away_last5all_away': Saldo de gols ♨️ do visitante nas últimas 5 partidas,
'away_last5all_away_win': Nº de vitórias do visitante nas últimas 5 partidas,
'away_last5all_away_draw': Nº de empates do visitante ♨️ nas últimas 5 partidas,
'away_last5all_away_lose': Nº de derrotas do visitante nas últimas 5 partidas,
'last5all_home_away_dif': A diferença do saldo entre as equipes, ♨️ ou seja: 'home_last5all_home' – 'away_last5all_away'
'fifa_home_ova': Score Geral do Mandante no Fifa
'fifa_home_att': Score de ataque do Mandante no Fifa
'fifa_home_mid': Score de ♨️ meio de campo do Mandante no Fifa
'fifa_home_def': Score de defesa do Mandante no Fifa
'fifa_away_ova': Score Geral do Visitante no Fifa
'fifa_away_att': ♨️ Score de ataque do Visitante no Fifa
'fifa_away_mid': Score de meio de campo do Visitante no Fifa
'fifa_away_def': Score de defesa do ♨️ Visitante no Fifa
'elo_home_score': Score Elo do Mandante
'elo_away_score': Score Elo do Visitante
'tfm_value_home': Valor de mercado do elenco mandante em Euros
'tfm_value_away': Valor ♨️ de mercado do elenco visitante em Euros
A casa de aposta cadastro capacidade e criatividade de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental ♨️ para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas esportivas.
Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog ♨️ da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas ♨️ porque havia inserido a variável 'condições climáticas' ao seu modelo.
Entretanto, logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e ♨️ eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.
Por quê você deveria estudar Machine Learning como apostador?
Você provavelmente já deve ter percebido ♨️ que para se aventura na área do aprendizado de máquina ou mesmo da ciência de dados como um todo você ♨️ vai precisar aprender uma linguagem de programação.
Atualmente, as mais recomendadas pela comunidade são:PythonR
E vem justamente daí a maior vantagem nesse ♨️ caminho: ainda que você não consiga bons resultados a caminhada valerá a pena.
Aprender programação é útil para a vida
Se você ♨️ dedica anos da casa de aposta cadastro vida para estudar o trading esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time ♨️ bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da ♨️ vida caso você fracasse em tornar-se um trader lucrativo.
Entretanto, esse problema não ocorre aqui.
Porque o que você irá aprender em ♨️ Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser ♨️ aplicados em diversas área da casa de aposta cadastro vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.
Certa vez, o meu grande amigo 'Japa' me ♨️ disse algo que concordo muito: 'a programação é o novo inglês'.
Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, ♨️ o mesmo já está acontecendo com a programação que também é uma linguagem.
É você aprendendo uma forma de falar com ♨️ o seu computador o que fazer.
Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a ♨️ todos e aprendê-la no contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.
Angústia de estar perdendo tempo
Como um reforço do argumento anterior, ♨️ é angustiante dedicar seu tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja.
E volto a ♨️ repetir: ainda que você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada ♨️ do aprendizado terá valido a pena.
Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos ♨️ enfrentar.
Você dificilmente vai quebrar uma banca
Ao criar um modelo e, em seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de aposta cadastro banca ♨️ se você for, com o perdão da palavra, um retardado.
Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao ♨️ seu programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.
Além disso, ao treinar um ♨️ modelo de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em dois conjuntos de dados:
Training Set: conjunto de treino;
Test Set: conjunto de ♨️ testes.
Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que ♨️ nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo.
Se você teve os devidos cuidados em evitar o Overfitting ♨️ dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.
Programar é dar uma série de ♨️ instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha.
Assim, veja que coisa maravilhosa: o seu computador ♨️ não vai querer apostar toda a casa de aposta cadastro banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense desfalcado.
A frieza lógica ♨️ dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade crua daquilo que ♨️ foi programado por você mesmo.
Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?
Gostou? Então aproveite que esse ano, em parceria ♨️ com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a ♨️ programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas ♨️ de futebol.
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Além disso, para quem quer ♨️ se aprofundar nessa área, deixo as seguintes sugestões:
Kaggle: Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões.
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Datacamp : um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados ♨️ que já conheci;
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Discussões de altíssimo nível são feitas por lá.
: é o Yahoo Respostas que deu certo.
Discussões de ♨️ altíssimo nível são feitas por lá.
Blog da Pinnacle: é o melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.
Vou ♨️ ficando por aqui.
Nos vemos em nosso curso! ;)
