Využití strojového učení pro predikci výsledku tenisového utkání v jeho průběhu

Abstract

Práce se soustředí na použití strojového učení, konkrétně dopředných neuronových sítí, pro vývoj modelu schopného predikovat výsledek tenisového utkání v jeho průběhu. Navrhované modely porovnáváme s modelem základním, který předpokládá, že jednotlivé body v utkání jsou nezávislé a stejně rozdělené, a také s odhady získanými ze sázkové burzy Betfair. V práci také navrhujeme vhodné veličiny pro reprezentaci stavu utkání a jeho vývoje, čímž modelům dáváme větší flexibilitu. Závěrem na příkladu diskutujeme odlišnosti jednotlivých modelů a pokoušíme se je interpretovat. 1

This thesis focuses on applications of machine learning for prediction of a tennis match in progress. We propose three feedforward neural networks and compare them with a baseline model which assumes that individual points are independent and identically distributed. As a part of the comparison, odds from the betting exchange Betfair are used to estimate probability of winning. Features representing current match state and its past progress are proposed to make greater flexibility possible. Differences between models are inspected and an attempt to interpret them is made. 1