Machine Learning, ou em casa de apostas esports nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem 2️⃣ as odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas. Talvez você 2️⃣ tenha a impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas 2️⃣ nas apostas e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para 2️⃣ um fantástico aprendizado que você jamais imaginou ter.
E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?
Se 2️⃣ você buscar na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:
É a capacidade dos computadores aprenderem 2️⃣ e tomarem decisões sem que sejam exatamente programados para isso. Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de 2️⃣ algoritmos matemáticos.
Vejam que eu sapequei um negrito em casa de apostas esports “aprende-se através dos exemplos”, porque é justamente através da quantidade de 2️⃣ exemplos, ou da quantidade de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender 2️⃣ alguma coisa.
Um exemplo idiota de aprendizado de máquina
Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso 2️⃣ fique muito claro. Vamos dizer que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode 2️⃣ ser:
O nosso simpático designer, o Markin;
Uma garrafa de cerveja;
Ou uma vaca.
Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo 2️⃣ milhares de exemplos de Markinhos, de garrafas de cervejas e de vacas. E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer 2️⃣ em casa de apostas esports meus exemplos, melhor será o meu modelo de aprendizado de máquina.
As variáveis no aprendizado de máquina: nº de 2️⃣ patas, muge?
Vamos dizer que eu, com toda minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:
Quantidade de patas;
Muge?
Portanto, temos aí uma variável 2️⃣ numérica discreta que é a quantidade de patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois 2️⃣ valores: 0 para não, e 1 para sim. Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando 2️⃣ para treinar o nosso modelo:
Maravilha! Depois de ter mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de 2️⃣ Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma “nova 2️⃣ coisa” como essa:
Ele dirá: “Ahá! Saporra aqui é uma vaca! Com 99,99% de certeza!” E veja que para chegar a 2️⃣ tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado em casa de apostas esports aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.
Os algoritmos são as 2️⃣ ferramentas para a solução de problemas
A árvore de decisão é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e 2️⃣ de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver um determinado problema. Em casa de apostas esports outras palavras, algoritmos são como ferramentas, 2️⃣ e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema. Um martelo pode ser ótimo para bater um prego, 2️⃣ mas uma merda para coar um cafézinho.
Assim, a árvore de decisão foi fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, 2️⃣ dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova que até então não havia classificação alguma.
Aprendizado de 2️⃣ máquina nas apostas de futebol
Essa é a hora que você deve se perguntar:
Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, 2️⃣ ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning nas apostas em casa de apostas esports futebol?
E a resposta é 2️⃣ simples: em casa de apostas esports nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em casa de apostas esports três categorias, que eram o 2️⃣ Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca. Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser classificar uma partida que 2️⃣ 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 2️⃣ vai bater. E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma vez que a 2️⃣ gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em casa de apostas esports odds, e ao convertê-la em casa de apostas esports odds nós sabemos se 2️⃣ uma aposta tem ou não valor esperado positivo.
As variáveis em casa de apostas esports aprendizado de máquina no futebol
Existe um campo de estudo 2️⃣ na ciência de dados chamado ‘Feature Engineering’, a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos. Assim, entenda Feature 2️⃣ Engineering como a casa de apostas esports capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.
Assim, para 2️⃣ criar um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:
Nº de patas
Muge?
Não tem nenhum valor! 2️⃣ Porque essas variáveis não nos ajuda em casa de apostas esports nada em casa de apostas esports nosso novo problema. No futebol, fazer uma análise preditiva 2️⃣ requer mais variáveis e também exige uma complexidade maior para obtê-las.
No início de 2024, nós aqui do Clube fizemos um 2️⃣ processo seletivo para contratar um novo cientista de dados. Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar 2️⃣ o modelo de aprendizado de máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo. Vou trazer um exemplo das 5 primeiras 2️⃣ linhas:
Um exemplo de um conjunto de dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol
Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são 2️⃣ 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 2️⃣ é a variável que queremos prever, trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, 2️⃣ por fim, A (Away) visitante,
‘time’: Tempo em casa de apostas esports formato unix,
‘home_pos’: A posição do mandante antes dessa partida,
‘away_pos’: A posição do 2️⃣ 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 2️⃣ 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 2️⃣ 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 2️⃣ 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’: 2️⃣ 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 2️⃣ 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 2️⃣ 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 2️⃣ 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 2️⃣ mercado do elenco mandante em casa de apostas esports Euros
‘tfm_value_away’: Valor de mercado do elenco visitante em casa de apostas esports Euros
A casa de apostas esports capacidade e criatividade 2️⃣ de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas 2️⃣ esportivas.
Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores 2️⃣ começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas porque havia inserido a variável ‘condições climáticas’ ao seu modelo. Entretanto, 2️⃣ logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.
Por quê você deveria 2️⃣ estudar Machine Learning como apostador?
Você provavelmente já deve ter percebido que para se aventura na área do aprendizado de máquina 2️⃣ ou mesmo da ciência de dados como um todo você vai precisar aprender uma linguagem de programação. Atualmente, as mais 2️⃣ recomendadas pela comunidade são:
Python
R
E vem justamente daí a maior vantagem nesse caminho: ainda que você não consiga bons resultados a 2️⃣ caminhada valerá a pena.
Aprender programação é útil para a vida
Se você dedica anos da casa de apostas esports vida para estudar o trading 2️⃣ esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading 2️⃣ esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da vida caso você fracasse em casa de apostas esports tornar-se um trader 2️⃣ lucrativo.
Entretanto, esse problema não ocorre aqui. Porque o que você irá aprender em casa de apostas esports Python, que é a linguagem que 2️⃣ utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser aplicados em casa de apostas esports diversas área da 2️⃣ casa de apostas esports vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.
Certa vez, o meu grande amigo ‘Japa’ me disse algo que concordo muito: 2️⃣ ‘a programação é o novo inglês’.
Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, o mesmo já está acontecendo 2️⃣ com a programação que também é uma linguagem. É você aprendendo uma forma de falar com o seu computador o 2️⃣ que fazer.
Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a todos e aprendê-la no 2️⃣ contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.
Angústia de estar perdendo tempo
Como um reforço do argumento anterior, é angustiante dedicar seu 2️⃣ tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja. E volto a repetir: ainda que 2️⃣ você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada do aprendizado terá 2️⃣ valido a pena.
Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos enfrentar.
Você dificilmente vai 2️⃣ quebrar uma banca
Ao criar um modelo e, em casa de apostas esports seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de apostas esports banca se você 2️⃣ for, com o perdão da palavra, um retardado. Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao seu 2️⃣ programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.
Além disso, ao treinar um modelo 2️⃣ de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em casa de apostas esports dois conjuntos de dados:
Training Set: conjunto de treino;
Test Set: conjunto de 2️⃣ testes.
Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 2️⃣ nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo. Se você teve os devidos cuidados em casa de apostas esports evitar 2️⃣ o Overfitting dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.
Programar é dar uma 2️⃣ série de instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha. Assim, veja que coisa maravilhosa: 2️⃣ o seu computador não vai querer apostar toda a casa de apostas esports banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense 2️⃣ desfalcado.
A frieza lógica dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade 2️⃣ crua daquilo que foi programado por você mesmo.
Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?
Gostou? Então aproveite que esse 2️⃣ ano, em casa de apostas esports parceria com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em casa de apostas esports Punting, e 2️⃣ nós vamos ensinar você a programar em casa de apostas esports Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu 2️⃣ 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 2️⃣ desafios, fórum, cursos e discussões.
Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões. Datacamp : um dos melhores 2️⃣ portais de cursos de Ciência de dados que já conheci;
: um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados 2️⃣ que já conheci; Quora : é o Yahoo Respostas que deu certo. Discussões de altíssimo nível são feitas por lá.
: 2️⃣ é o Yahoo Respostas que deu certo. Discussões de altíssimo nível são feitas por lá. Blog da Pinnacle: é o 2️⃣ melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.
Vou ficando por aqui. Nos vemos em casa de apostas esports nosso curso! ;)
