Sprawdź wybrane Super Bowl za pomocą tego nowego narzędzia do przewidywania uczenia maszynowego

Nie było końca w oczach postępu uczenia maszynowego w świecie oprogramowanie dla przedsiębiorstw, ale w tym tygodniu nowe narzędzie online zadebiutowało w celu czystej zabawy: przewidywania zwycięzcy Super Bowl.

Zbudowany na bazie technologii WSO2 Open-source Machine Learner do predykcyjnej analizy danych, BigDataGame używa Apache Spark i losowego lasu regresja porównywania drużyn i przewidywania.

To będzie Carolina v. Nowa Anglia w wielkiej grze, narzędzie przewiduje, a Karolina będzie miała przewagę z 50,82 procent szansą na wygraną. Nowej Anglii szansa wynosi 49,18 proc. W międzyczasie, każdy może umieścić swoje wybory drużynowe w playoffach i zobaczyć, co dane naukowe przewidują na wynik.

Blog firmy mówi, że rozwój BigDataGame był motywowany jednym pytaniem: "Biorąc pod uwagę wszystko, co możemy znaleźć w piłce nożnej zespoły i Big Game, czy możemy wykorzystać nasze oprogramowanie do przewidywania zwycięzców? "

Aby utworzyć narzędzie, WSO2 wykorzystał historyczne dane z Pro-Football-Reference.com na sezon 2012, 2013 i 2014 oraz przetestował serię algorytmów, próbując przewidzieć wyniki sezonu 2015.

Jak dotąd, ma on wskaźnik dokładności 76,5%, a ponieważ ciągle się uczy, to powinno się poprawiać.

"Ten program nie jest doskonały" firma ostrzega. "To bardzo hobbystyczny projekt na WSO2, a my wciąż go udoskonalamy."

Czynników takich jak kontuzje i morale nie da się przewidzieć, ale matematyka jest dobra, mówi WSO2. Po każdej grze planuje zaktualizować system o najnowsze dane.

To wszystko służy ostatecznie jako prezentacja dla Machine Learner, która rozpoczęła się w listopadzie i jest dostępna osobno lub jako część WSO2 Data Analytics Server 3.0.