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人工智能机械进修(出格是随机丛林

作者:admin发布时间:2018-09-22 08:58

  该模子通过10000次蒙特卡罗模仿(Monte Carlo simulations)校准来确定球队的获胜概率和最初五场角逐的成果。

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  在这些研究中,A. Groll et al等人的研究方式是我在这一范畴的最爱。起首,他们利用了一个好的数据源;其次,他们考虑了很多锻炼的特点和参数。第三,他们采用了随机丛林的算法。在本文的其余部门中,我将会商其数据特征、尊尚沙龙错误以及在该范畴失败的缘由。

  瑞银集团(UBS)也预测了三支球队的排名,但挨次分歧。他们预测德国(24.0%)是冠军,其次是巴西(19.80%)和西班牙(16.1%)。该模子的发生基于四项要素:一是Elo评级系统的评分;二是球队去世界杯前的表示;三是球队在之前的世界杯角逐中取得的成就;四是主场劣势。

  国际足联世界杯就像任何其他基于人类的事务一样,在角逐前((不只是16分钟))和角逐期间(至多90分钟)都依赖于太多的要素,这就是家喻户晓的混合变量(confounding variables)。为了准确地预测成果,该当模仿每一场角逐的每一分钟。每个形态的成果取决于前面的形态。这也被称为马尔可夫链过程(Markov Chain Process)。

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  正如我前面提到的,他们利用了“随机丛林(Random Forest)”的方式,这是人工智能和数据挖掘中家喻户晓的算法之一。该算法以“决策树(Decision Tree)”为根本,在很多案例中,决策树在数据分类中表示出较高的机能。他们还利用泊松模子(Poisson models),按照球队当前的能力对团队进行排名。

  (图1:由随机丛林算法预测的2018年世界杯足球赛成果——来历:参考文献[3])

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  在完成了10万次角逐的模仿后,估计西班牙将以28.9%的几率成为冠军,紧随其后的是德国(26.3%)和巴西(21.9%)。

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  2018年6月8日,多特蒙德手艺大学(德国)、根特大学(比利时)和慕尼黑工业大学(德国)的四名研究人员(A. Groll et al.等)在arXiv上发布了一篇关于2018年世界杯成果预测的研究论文。他们利用是出名的人工智能算法:随机丛林(Random Forest)和泊松排名算法(Poisson ranking algorithm)。6月14日,在俄罗斯与沙特阿拉伯举行的世界杯揭幕战之前,这篇文章被颁发在网上。他们利用了一个数据集,该数据集可以或许涵盖过去四届世界杯(2002-2014)的所有角逐。他们预测西班牙将成为冠军,紧随其后的是德国和巴西。以上三项研究都提及了西班牙、德国和巴西三个顶级团队,只是挨次分歧。他们利用了三种分歧的方式、数据和数据特征,但预测成果几乎是一样的。此刻,世界杯曾经竣事了,我们能够看到,所有这些模子都未能准确预测世界杯的成果,也没有任何预测真正发生。

  UBS的首席投资官马克·海非尔(Mark Haefele)暗示,投资者该当从(预测世界杯成果失败)中吸收经验,“你得大白‘概率’和‘现实’是分歧的概念,投资范畴的一切都只是‘可能’,而不是‘必然’。”

  正如我们在2018年世界杯上所察看到的,没有任何一个预测排名领先的球队进入了半决赛,更不消说总决赛了。按照世界杯的现实成果和预测,模子的根均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)计较如下:

  A.Groll et al.等人考虑了与团队本身相关的各类特征,例如:经济要素(人均GDP、生齿);体育要素(ODDSET概率,国际足联排名);主场劣势(东道主、洲、联盟);球队的布局要素(每支球队成员的最大数量、平均春秋、冠军联赛球员的数量);球队的锻练要素(春秋、任期、国籍)。总的来说,他们为每个队和每届世界杯总结了16个数据特征作为考虑要素。

  (图2:在2018年世界杯上,每个球队的预测排名、现实排名和预测的误差)

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  预测世界杯成果的方式有良多种,一种方式是从团队的能力和获胜的几率上来成对模仿比力所有单场角逐。Zeileis,Leitner和Hornik(2018)利用了同样的手艺,他们预测巴西将以16.6%的概率博得2018年世界杯,紧随其后的是德国(15.8%)和西班牙(12.5%)。

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  这两个目标显示了模子的错误,以及它在总体上可以或许精确预测团队排名的程度。RMSE和MAE的值都很高,这使得模子不靠得住,虽然团队利用了16个特征和大数据集(收集了过去4届世界杯的数据),人工智能机械进修(出格是随机丛林)仍然无法靠得住地预测成果。在本届世界杯上,俄罗斯、日本和伊朗的表示较着好于预期,而另一方面,德国未能晋级。

  国际足联主席詹尼因凡蒂诺(Gianni Infantino)说:“我能够从这里的空气感遭到一种出格的能量。本届世界杯几乎令人难以相信,举办得出格成功。所有的城市都很标致,所有的体育场都很棒。俄罗斯世界杯真正为举办足球赛事确立了新的尺度。”

  2018年俄罗斯世界杯于7月15日日曜日竣事,法国成为世界冠军,紧随其后的是克罗地亚和比利时。就像之前的2014年世界杯一样,很多研究人员都试图提前预测俄罗斯赛场上的角逐成果。本年,国际足联2018年世界杯也不破例,研究人员和科学家们试牟利用人工智能(AI)和统计数据来预测世界杯64场角逐的成果,可它有多靠得住呢?

  在这篇文章中,我将谈及人工智能在预测2018年世界杯成果的表示。无论你能否是人工智能范畴的专家,我会尽可能让这篇文章读起来简单易懂。

  此中,担任省教育厅教师讲授能力竞赛组织工作的刘一兵告诉记者,“竞赛起首要在学院里面选拔,再培训、指点,再到省教育厅竞赛。我们从6月底起头,不断到7月20日,前前后后搞了1个月。”

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  起首谈谈纯棉织物,纯棉是以棉花为根本原料,通过织机,由经纬纱纵横沉浮彼此交错而成的纺织品。:目前按照现实加工的棉花来历又区分为原生棉织物和再生棉织物。含棉率达到75%以上的织物(留意这里是指布料)就能够被定义成纯棉。所以,纯棉的含棉量是在75%~100%之间,这里的100%只是理论数字,现实很难做到,所以棉织品和毛织品一样,没有100%一说,跨越75%就能够叫纯棉了,因而不是什么代表档次高的尺度,只是一个通俗级别定义罢了。

  【网易智能讯7月19日动静】以下是我们从人工智能未能预测2018年俄罗斯世界杯成果中学到的工具。

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  在人工智能和机械进修中,有恰当的数据进行锻炼和建模长短常主要的。可是在这种环境下,虽然有恰当的数据、相对较大的数据、好的算法和准确的参数,锻炼模子仍表示欠佳。这种失败的缘由在于,我们所预测事物的性质。

  除了内部要素外,足球角逐的成果也可能遭到一些外部要素的影响,好比不公允的裁判、气候、政治情况、球员的小我问题等等。这些主要的特征凡是很难被丈量和收集。此外,总有一些摸索的机遇和不确定性。例如,呈现一个环节性错误或一个乌龙球,这是不容易预测的。简单地说,像国际足联世界杯某人类勾当如许的随机和动态的情况是当今人工智能手艺无法很好地阐扬感化的范畴。这是一个很好的例子,我们必需关心人工智能在雷同的动态范畴中的合用性。别的,因为有一个很是复杂的数据布局,对于任何潜在的成见来说,对颠末锻炼的模子进行审查长短常坚苦的。人工智能中具有的成见会导致对某一特定群体的蔑视性决定。将这种预测系统作为独一尺度的决策者可能会给小我和公司带来庞大的影响。建议当局和企业只把人工智能作为一个用于随机和动态情况预测的辅助决策平台。

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