اختبر اختياراتك في Super Bowl باستخدام أداة التنبؤ الجديدة للتعلم الآلي

لم تكن هناك نهاية في الأفق لتقدم التعلم الآلي إلى عالم برمجيات الشركة ، ولكن هذا الأسبوع ، ظهرت أداة جديدة على الإنترنت لغرض المتعة المطلقة: التنبؤ بالفائز في لعبة Super Bowl.

اعتمد على تقنية WL2's System Learner مفتوحة المصدر لتحليل البيانات التنبؤية ، يستخدم BigDataGame Apache Spark و forest random الانكماش لمقارنة الفرق وإجراء تنبؤات.

ستكون كارولينا ضد نيو إنغلاند في اللعبة الكبيرة ، تتنبأ الأداة ، وستتميز كارولينا بفارق 50.82 بالمئة. فرصة نيو انجلاند هي 49.18 في المئة. في هذه الأثناء ، يمكن لأي شخص أن يضع فريقه في انتقاء التصفيات ويطلع على ما يتوقعه علم البيانات لتحقيق نتيجة.

تقول مدونة الشركة إن تطوير BigDataGame كان مدفوعًا بسؤال واحد: "بالنظر إلى كل ما يمكننا العثور عليه في كرة القدم الفرق و Big Game ، هل يمكننا استخدام برنامجنا للتكهن بالفائزين؟ "

لإنشاء الأداة ، قام WSO2 باستغلال البيانات التاريخية من Pro-Football-Reference.com لمواسم 2012 و 2013 و 2014 واختبار سلسلة من خوارزميات من خلال محاولة التنبؤ بنتائج موسم 2015.

حتى الآن ، فإنه يفتخر بمعدل دقة 76.5 في المائة ، ولأنه يتعلم باستمرار ، يجب أن يستمر في التحسن.

"هذا البرنامج غير مثالي" ، شركة تحذر. "إنه مشروع هواة جدا في WSO2 ، وما زلنا في طور التغيير."

من المستحيل التنبؤ بعوامل مثل الإصابات والروح المعنوية ، لكن الرياضيات سليمة ، يقول WSO2. بعد كل لعبة ، يخطط لتحديث النظام بأحدث البيانات.

كل ذلك يخدم في النهاية كواجهة عرض لمتعلم الآلة ، والتي بدأت في نوفمبر ومتاحة بشكل منفصل أو كجزء من WSO2 Data Analytics Server 3.0.