Machine Learning, ou em casa de apostas 1 real nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem 1️⃣ as odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas. Talvez você 1️⃣ tenha a impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas 1️⃣ nas apostas e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para 1️⃣ um fantástico aprendizado que você jamais imaginou ter.
E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?
Se 1️⃣ você buscar na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:
É a capacidade dos computadores aprenderem 1️⃣ e tomarem decisões sem que sejam exatamente programados para isso. Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de 1️⃣ algoritmos matemáticos.
Vejam que eu sapequei um negrito em casa de apostas 1 real “aprende-se através dos exemplos”, porque é justamente através da quantidade de 1️⃣ exemplos, ou da quantidade de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender 1️⃣ alguma coisa.
Um exemplo idiota de aprendizado de máquina
Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso 1️⃣ fique muito claro. Vamos dizer que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode 1️⃣ ser:
O nosso simpático designer, o Markin;
Uma garrafa de cerveja;
Ou uma vaca.
Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo 1️⃣ milhares de exemplos de Markinhos, de garrafas de cervejas e de vacas. E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer 1️⃣ em casa de apostas 1 real meus exemplos, melhor será o meu modelo de aprendizado de máquina.
As variáveis no aprendizado de máquina: nº de 1️⃣ patas, muge?
Vamos dizer que eu, com toda minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:
Quantidade de patas;
Muge?
Portanto, temos aí uma variável 1️⃣ numérica discreta que é a quantidade de patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois 1️⃣ valores: 0 para não, e 1 para sim. Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando 1️⃣ para treinar o nosso modelo:
Maravilha! Depois de ter mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de 1️⃣ Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma “nova 1️⃣ coisa” como essa:
Ele dirá: “Ahá! Saporra aqui é uma vaca! Com 99,99% de certeza!” E veja que para chegar a 1️⃣ tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado em casa de apostas 1 real aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.
Os algoritmos são as 1️⃣ ferramentas para a solução de problemas
A árvore de decisão é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e 1️⃣ de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver um determinado problema. Em casa de apostas 1 real outras palavras, algoritmos são como ferramentas, 1️⃣ e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema. Um martelo pode ser ótimo para bater um prego, 1️⃣ mas uma merda para coar um cafézinho.
Assim, a árvore de decisão foi fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, 1️⃣ dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova que até então não havia classificação alguma.
Aprendizado de 1️⃣ máquina nas apostas de futebol
Essa é a hora que você deve se perguntar:
Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, 1️⃣ ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning nas apostas em casa de apostas 1 real futebol?
E a resposta é 1️⃣ simples: em casa de apostas 1 real nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em casa de apostas 1 real três categorias, que eram o 1️⃣ Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca. Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser classificar uma partida que 1️⃣ 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 1️⃣ vai bater. E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma vez que a 1️⃣ gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em casa de apostas 1 real odds, e ao convertê-la em casa de apostas 1 real odds nós sabemos se 1️⃣ uma aposta tem ou não valor esperado positivo.
As variáveis em casa de apostas 1 real aprendizado de máquina no futebol
Existe um campo de estudo 1️⃣ na ciência de dados chamado ‘Feature Engineering’, a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos. Assim, entenda Feature 1️⃣ Engineering como a casa de apostas 1 real capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.
Assim, para 1️⃣ criar um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:
Nº de patas
Muge?
Não tem nenhum valor! 1️⃣ Porque essas variáveis não nos ajuda em casa de apostas 1 real nada em casa de apostas 1 real nosso novo problema. No futebol, fazer uma análise preditiva 1️⃣ requer mais variáveis e também exige uma complexidade maior para obtê-las.
No início de 2024, nós aqui do Clube fizemos um 1️⃣ processo seletivo para contratar um novo cientista de dados. Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar 1️⃣ o modelo de aprendizado de máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo. Vou trazer um exemplo das 5 primeiras 1️⃣ linhas:
Um exemplo de um conjunto de dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol
Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são 1️⃣ 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 1️⃣ é a variável que queremos prever, trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, 1️⃣ por fim, A (Away) visitante,
‘time’: Tempo em casa de apostas 1 real formato unix,
‘home_pos’: A posição do mandante antes dessa partida,
‘away_pos’: A posição do 1️⃣ 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 1️⃣ 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 1️⃣ 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 1️⃣ 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’: 1️⃣ 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 1️⃣ 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 1️⃣ 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 1️⃣ 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 1️⃣ mercado do elenco mandante em casa de apostas 1 real Euros
‘tfm_value_away’: Valor de mercado do elenco visitante em casa de apostas 1 real Euros
A casa de apostas 1 real capacidade e criatividade 1️⃣ de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas 1️⃣ esportivas.
Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores 1️⃣ começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas porque havia inserido a variável ‘condições climáticas’ ao seu modelo. Entretanto, 1️⃣ logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.
Por quê você deveria 1️⃣ estudar Machine Learning como apostador?
Você provavelmente já deve ter percebido que para se aventura na área do aprendizado de máquina 1️⃣ ou mesmo da ciência de dados como um todo você vai precisar aprender uma linguagem de programação. Atualmente, as mais 1️⃣ recomendadas pela comunidade são:
Python
R
E vem justamente daí a maior vantagem nesse caminho: ainda que você não consiga bons resultados a 1️⃣ caminhada valerá a pena.
Aprender programação é útil para a vida
Se você dedica anos da casa de apostas 1 real vida para estudar o trading 1️⃣ esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading 1️⃣ esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da vida caso você fracasse em casa de apostas 1 real tornar-se um trader 1️⃣ lucrativo.
Entretanto, esse problema não ocorre aqui. Porque o que você irá aprender em casa de apostas 1 real Python, que é a linguagem que 1️⃣ utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser aplicados em casa de apostas 1 real diversas área da 1️⃣ casa de apostas 1 real vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.
Certa vez, o meu grande amigo ‘Japa’ me disse algo que concordo muito: 1️⃣ ‘a programação é o novo inglês’.
Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, o mesmo já está acontecendo 1️⃣ com a programação que também é uma linguagem. É você aprendendo uma forma de falar com o seu computador o 1️⃣ que fazer.
Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a todos e aprendê-la no 1️⃣ contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.
Angústia de estar perdendo tempo
Como um reforço do argumento anterior, é angustiante dedicar seu 1️⃣ tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja. E volto a repetir: ainda que 1️⃣ você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada do aprendizado terá 1️⃣ valido a pena.
Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos enfrentar.
Você dificilmente vai 1️⃣ quebrar uma banca
Ao criar um modelo e, em casa de apostas 1 real seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de apostas 1 real banca se você 1️⃣ for, com o perdão da palavra, um retardado. Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao seu 1️⃣ programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.
Além disso, ao treinar um modelo 1️⃣ de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em casa de apostas 1 real dois conjuntos de dados:
Training Set: conjunto de treino;
Test Set: conjunto de 1️⃣ testes.
Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 1️⃣ nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo. Se você teve os devidos cuidados em casa de apostas 1 real evitar 1️⃣ o Overfitting dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.
Programar é dar uma 1️⃣ série de instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha. Assim, veja que coisa maravilhosa: 1️⃣ o seu computador não vai querer apostar toda a casa de apostas 1 real banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense 1️⃣ desfalcado.
A frieza lógica dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade 1️⃣ crua daquilo que foi programado por você mesmo.
Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?
Gostou? Então aproveite que esse 1️⃣ ano, em casa de apostas 1 real parceria com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em casa de apostas 1 real Punting, e 1️⃣ nós vamos ensinar você a programar em casa de apostas 1 real Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu 1️⃣ 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 1️⃣ desafios, fórum, cursos e discussões.
Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões. Datacamp : um dos melhores 1️⃣ portais de cursos de Ciência de dados que já conheci;
: um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados 1️⃣ que já conheci; Quora : é o Yahoo Respostas que deu certo. Discussões de altíssimo nível são feitas por lá.
: 1️⃣ é o Yahoo Respostas que deu certo. Discussões de altíssimo nível são feitas por lá. Blog da Pinnacle: é o 1️⃣ melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.
Vou ficando por aqui. Nos vemos em casa de apostas 1 real nosso curso! ;)
