जैसा कि प्रत्याशा है यूईएफए यूरो 2024 फुटबॉल जगत उत्सुकता से इंतजार कर रहा है कि कौन सी टीम ट्रॉफी अपने घर ले जाएगी। शोधकर्ताओं का एक समूह—फ्लोरियन फेलिस, एंड्रियास ग्रोल, लार्स मैग्नस ह्वाट्टम, क्रिस्टोफ़ ले, गुंथर शॉबर्गर, जोनास स्टर्नमैन, और अचिम ज़ेलेइस— ने इस प्रतिष्ठित टूर्नामेंट के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग की शक्ति का उपयोग किया है। उनके व्यापक अध्ययन में परिणामों की अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग समूह का उपयोग किया गया है।
पूर्वानुमान के लिए अनुसंधान दृष्टिकोण
1। डेटा संग्रहण
शोधकर्ताओं ने पिछले यूईएफए यूरोपीय चैम्पियनशिप मैचों पर व्यापक डेटा एकत्र करना शुरू किया। इस डेटासेट में शामिल हैं मैच के परिणाम, टीम के आँकड़े, खिलाड़ी के प्रदर्शन के मीट्रिक और पिछले टूर्नामेंटों के अन्य प्रासंगिक कारकइसके अतिरिक्त, उन्होंने वर्तमान टीम डेटा को एकीकृत किया, जैसे कि हालिया मैच परिणाम, खिलाड़ी का फॉर्म और टीम की संरचना, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल नवीनतम जानकारी को प्रतिबिंबित करता है।
2. फीचर इंजीनियरिंग
फ़ीचर इंजीनियरिंग उनकी प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम था, जिससे उन्हें कच्चे डेटा से सार्थक चर निकालने की अनुमति मिली। मॉडल में शामिल प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:
- टीम की ताकत के संकेतक, जैसे फीफा रैंकिंग और एलो रेटिंग.
- ऐतिहासिक प्रदर्शन यूईएफए टूर्नामेंट.
- हाल का जीत/हार अनुपात और गोल अंतर सहित प्रदर्शन मेट्रिक्स।
- खिलाड़ी-विशिष्ट आँकड़े, जैसे बनाए गए गोल, सहायता और रक्षात्मक क्रियाएँ.
3. मॉडल चयन
अपने पूर्वानुमानों की सटीकता बढ़ाने के लिए, शोधकर्ताओं ने कई मशीन लर्निंग मॉडल को मिलाकर एक समूह दृष्टिकोण अपनाया। उनके समूह में इस्तेमाल किए गए प्राथमिक मॉडल में शामिल हैं:
- यादृच्छिक वन: एक बहुमुखी मॉडल जो चरों के बीच जटिल अंतःक्रियाओं को पकड़ता है।
- ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनें (जीबीएम): भविष्यवाणी करने में कठिन उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित करके भविष्यवाणी की सटीकता में सुधार करने के लिए प्रभावी।
- तंत्रिका - तंत्र: डेटा में जटिल पैटर्न का पता लगाने में सक्षम।
इन मॉडलों को संयोजित करके, समूह प्रत्येक की शक्तियों का लाभ उठाता है, जिसके परिणामस्वरूप एक अधिक मजबूत और विश्वसनीय पूर्वानुमान प्रणाली बनती है।
4. मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन
एनसेंबल मॉडल को ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था पिछली यूईएफए यूरोपीय चैंपियनशिपमॉडल के प्रदर्शन को मान्य करने के लिए, शोधकर्ताओं ने क्रॉस-वैलिडेशन तकनीकों का उपयोग किया, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि यह अनदेखे डेटा को भी अच्छी तरह से सामान्यीकृत करता है। ओवरफिटिंग से बचने और यह पुष्टि करने के लिए यह कदम महत्वपूर्ण था कि मॉडल भविष्य के मिलानों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है।
5. भविष्यवाणियां और विश्लेषण
प्रशिक्षित मॉडल के साथ, शोधकर्ताओं ने अनुकरण किया यूईएफए यूरो 2024 टूर्नामेंट प्रत्येक मैच के लिए संभाव्य पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए कई बार। यह दृष्टिकोण न केवल व्यक्तिगत मैचों के लिए पूर्वानुमान प्रदान करता है, बल्कि प्रत्येक टीम के चरणों के माध्यम से आगे बढ़ने और अंततः टूर्नामेंट जीतने की संभावना का भी अनुमान लगाता है।
यूरो 2024 कौन जीतेगा?
मशीन लर्निंग एनसेंबल मॉडल ग्रुप चरण में सभी मैचों के सिमुलेशन की अनुमति देता है, यह निर्धारित करता है कि कौन सी टीमें नॉकआउट चरणों में आगे बढ़ेंगी और अंततः विजेता की भविष्यवाणी करेंगी। इन सिमुलेशन को चलाकर 100,000 बार, मॉडल प्रत्येक टीम के लिए जीतने की संभावनाएं उत्पन्न करता है.
परिणाम बताते हैं कि फ्रांस यूरोपीय खिताब जीतने के लिए पसंदीदा है, जीतने की संभावना है 19.2% तक . इंग्लैंड के जीतने की संभावना 16.7% है, तथा मेजबान जर्मनी के जीतने की संभावना 13.7% है। नीचे दिया गया बार चार्ट सभी प्रतिभागी टीमों की जीत की संभावनाओं को दर्शाता है, तथा अधिक विस्तृत जानकारी इंटरैक्टिव पूर्ण-चौड़ाई वाले संस्करण में उपलब्ध है।
मुख्य निष्कर्ष
मशीन लर्निंग समूह ने कई महत्वपूर्ण जानकारियां प्रदान कीं:
- पसंदीदा और अंडरडॉग: यह मॉडल पारंपरिक फुटबॉल की ताकतवर टीमों को मजबूत दावेदार के रूप में दर्शाता है, साथ ही उन संभावित अज्ञात खिलाड़ियों की भी पहचान करता है जो प्रशंसकों को आश्चर्यचकित कर सकते हैं।
- महत्वपूर्ण मिलान: ग्रुप चरण और नॉकआउट राउंड में कुछ मुकाबलों को निर्णायक माना जाता है, जिनके परिणाम टूर्नामेंट की प्रगति को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करने की संभावना रखते हैं।
- खिलाड़ी प्रभाव: व्यक्तिगत खिलाड़ी के प्रदर्शन, विशेषकर प्रमुख पदों पर, का मैच के परिणामों पर काफी प्रभाव पड़ता है।
निष्कर्ष
का काम फ्लोरियन फेलिस, एंड्रियास ग्रोल, लार्स मैग्नस ह्वाट्टम, क्रिस्टोफ़ ले, गुंथर शॉबर्गर, जोनास स्टर्नमैन और अचिम ज़ेलेइस यूईएफए यूरो 2024 जैसे जटिल आयोजनों के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने में मशीन लर्निंग की शक्तिशाली क्षमताओं को प्रदर्शित करता है। उनका समूह दृष्टिकोण, विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडलों को मिलाकर, एक मजबूत और सटीक भविष्यवाणी प्रणाली प्रदान करता है जो टूर्नामेंट के संभावित परिणामों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
संसाधन
