ترقبا ل UEFA Euro 2024 ومع ذلك، ينتظر عالم كرة القدم بفارغ الصبر معرفة الفريق الذي سيعود بالكأس إلى وطنه. مجموعة من الباحثين-فلوريان فيليس, أندرياس جرول, لارس ماغنوس هفاتوم, كريستوف لي, غونتر شوبرغر، جوناس ستيرنمان، أخيم زيليس- استخدمنا قوة التعلم الآلي للتنبؤ بنتائج هذه البطولة المرموقة. تستخدم دراستهم الشاملة مجموعة من التعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج بدقة معززة.
نهج البحث في التنبؤ
1. جمع البيانات
بدأ الباحثون بجمع بيانات مكثفة عن مباريات بطولة أمم أوروبا السابقة. تتضمن مجموعة البيانات هذه نتائج المباريات وإحصائيات الفريق ومقاييس أداء اللاعب والعوامل الأخرى ذات الصلة من البطولات السابقة. بالإضافة إلى ذلك، قاموا بدمج بيانات الفريق الحالية، مثل نتائج المباريات الأخيرة، ونماذج اللاعبين، وتركيبات الفريق، للتأكد من أن النموذج يعكس أحدث المعلومات.
2. هندسة الميزات
وكانت هندسة الميزات خطوة حاسمة في عمليتهم، مما سمح لهم باستخراج متغيرات ذات معنى من البيانات الأولية. تشمل الميزات الرئيسية التي تم أخذها في الاعتبار في النموذج ما يلي:
- مؤشرات قوة الفريق، مثل تصنيفات FIFA وتقييمات Elo.
- الأداء التاريخي في بطولات يويفا.
- الأخيرة مقاييس الأداء، بما في ذلك نسب الفوز/الخسارة وفروق الأهداف.
- إحصائيات خاصة باللاعب، مثل الأهداف المسجلة، والتمريرات الحاسمة، والإجراءات الدفاعية.
3. اختيار النموذج
لتعزيز دقة تنبؤاتهم، استخدم الباحثون نهجًا جماعيًا يجمع بين نماذج التعلم الآلي المتعددة. تشمل النماذج الأساسية المستخدمة في مجموعتهم ما يلي:
- غابة عشوائية: نموذج متعدد الاستخدامات يلتقط التفاعلات المعقدة بين المتغيرات.
- آلات تعزيز التدرج (GBM): فعال لتحسين دقة التنبؤ من خلال التركيز على الحالات التي يصعب التنبؤ بها.
- الشبكات العصبية: القدرة على اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات.
ومن خلال الجمع بين هذه النماذج، تستفيد المجموعة من نقاط القوة لكل منها، مما يؤدي إلى نظام تنبؤي أكثر قوة وموثوقية.
4. نموذج التدريب والتحقق من الصحة
تم تدريب نموذج المجموعة باستخدام البيانات التاريخية من البطولات الأوروبية السابقة. للتحقق من صحة أداء النموذج، استخدم الباحثون تقنيات التحقق المتبادل، مما يضمن تعميمه بشكل جيد على البيانات غير المرئية. كانت هذه الخطوة حاسمة لتجنب الإفراط في التجهيز والتأكيد على أن النموذج يمكنه التنبؤ بدقة بالمطابقات المستقبلية.
5. التنبؤات والتحليل
باستخدام النموذج المدرب، قام الباحثون بمحاكاة بطولة أمم أوروبا 2024 عدة مرات لإنشاء توقعات احتمالية لكل مباراة. لا يوفر هذا النهج تنبؤات للمباريات الفردية فحسب، بل يقدر أيضًا احتمالية تقدم كل فريق خلال المراحل والفوز في النهاية بالبطولة.
من سيفوز بيورو 2024؟
يسمح نموذج مجموعة التعلم الآلي بمحاكاة جميع المباريات في مرحلة المجموعات، وتحديد الفرق التي تتأهل إلى مراحل خروج المغلوب والتنبؤ في النهاية بالفائز. من خلال تشغيل هذه المحاكاة 100,000 مرة، يولد النموذج احتمالات الفوز لكل فريق.
النتائج تشير إلى ذلك فرنسا هو المرشح للفوز باللقب الأوروبي، مع احتمال فوزه بـ 19.2%. تليها إنجلترا بنسبة 16.7%، وألمانيا المضيفة بنسبة 13.7%. يوضح الرسم البياني الشريطي أدناه احتمالات الفوز لجميع الفرق المشاركة، مع توفر معلومات أكثر تفصيلاً في النسخة التفاعلية ذات العرض الكامل.
النتائج الرئيسية
أنتجت مجموعة التعلم الآلي عدة رؤى رئيسية:
- المفضلة والمستضعفين: يسلط النموذج الضوء على الفرق القوية في كرة القدم التقليدية كمنافسين أقوياء، بينما يحدد أيضًا الخيول السوداء المحتملة التي يمكن أن تفاجئ المشجعين.
- المباريات الحاسمة: تم تحديد بعض المواجهات في دور المجموعات وأدوار خروج المغلوب على أنها محورية، ومن المرجح أن تؤثر النتائج بشكل كبير على تقدم البطولة.
- تأثير اللاعب: تبين أن أداء اللاعب الفردي، خاصة من المراكز الرئيسية، له تأثير كبير على نتائج المباريات.
وفي الختام
عمل فلوريان فيليس، وأندرياس جرول، ولارس ماغنوس هفاتوم، وكريستوف لي، وغونتر شوبرغر، وجوناس ستيرنمان، وأخيم زيليس يوضح القدرات القوية للتعلم الآلي في التنبؤ بنتائج الأحداث المعقدة مثل بطولة أمم أوروبا 2024. ويوفر نهجهم الجماعي، الذي يجمع بين نماذج التعلم الآلي المختلفة، نظام تنبؤ قوي ودقيق يقدم رؤى قيمة حول النتائج المحتملة للبطولة.
الموارد
