|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Применение ансамблей решающих деревьев в задаче прогнозирования спортивных результатовдипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Рыжов А.П.
- Автор: Журавлев А.Д.
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2018
- Аннотация: Современные методы машинного обучения (ассоциативные прави- ла, деревья решений, модель гауссовых смесей, алгоритмы регрессии, нейронные сети, байесовские сети и т. д.) используются во многих обла- стях для решения проблем ассоциации, классификации, сегментации, ди- агностики и прогнозирования. Вполне логично, что эти алгоритмы нахо- дят применение в такой экстремальной человеческой деятельности, как спорт уровня высоких достижений. Спортивная аналитика – новый быстрорастущий рынок, объем ко- торого превысит $4,7 млрд к 2021 г.(по прогнозам WinterGreen Research). Около $1 млрд из них придется на долю хоккея, считают представители стартапа Iceberg Sports Analytics [2]. Принимая во внимание огромное количество исторических данных по хоккею, можно предложить подход к прогнозированию хоккейных матчей – машинное обучение. Параметры игроков и матча вместе с результатом могут составить обучающую выборку. Алгоритм машинного обучения с учителем может использовать эту выборку для построения функции предсказания результатов новых матчей.
- Добавил в систему: Рыжов Александр Павлович