Machine Learning, ou em casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais “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 casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais futebol?
E a resposta é ⚾️ simples: em casa de apostas internacionais nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais odds, e ao convertê-la em casa de apostas internacionais odds nós sabemos se ⚾️ uma aposta tem ou não valor esperado positivo.
As variáveis em casa de apostas internacionais 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 apostas internacionais 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 patas
Muge?
Não tem nenhum valor! ⚾️ Porque essas variáveis não nos ajuda em casa de apostas internacionais nada em casa de apostas internacionais nosso novo problema. No futebol, fazer uma análise preditiva ⚾️ requer mais variáveis e também exige uma complexidade maior para obtê-las.
No início de 2024, 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 casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais Euros
‘tfm_value_away’: Valor de mercado do elenco visitante em casa de apostas internacionais Euros
A casa de apostas internacionais 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:
Python
R
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 apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais tornar-se um trader ⚾️ lucrativo.
Entretanto, esse problema não ocorre aqui. Porque o que você irá aprender em casa de apostas internacionais Python, que é a linguagem que ⚾️ utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser aplicados em casa de apostas internacionais diversas área da ⚾️ casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais 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 apostas internacionais 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 casa de apostas internacionais parceria com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em casa de apostas internacionais Punting, e ⚾️ nós vamos ensinar você a programar em casa de apostas internacionais 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.
Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões. Datacamp : um dos melhores ⚾️ portais de cursos de Ciência de dados que já conheci;
: um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados ⚾️ que já conheci; Quora : é o Yahoo Respostas que deu certo. 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 casa de apostas internacionais nosso curso! ;)
