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Machine Learning, ou em aplicativo da casa da aposta nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem 🧬 as odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas. Talvez você 🧬 tenha a impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas 🧬 nas apostas e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para 🧬 um fantástico aprendizado que você jamais imaginou ter.

E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?

Se 🧬 você buscar na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:

É a capacidade dos computadores aprenderem 🧬 e tomarem decisões sem que sejam exatamente programados para isso. Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de 🧬 algoritmos matemáticos.

Vejam que eu sapequei um negrito em aplicativo da casa da aposta “aprende-se através dos exemplos”, porque é justamente através da quantidade de 🧬 exemplos, ou da quantidade de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender 🧬 alguma coisa.

Um exemplo idiota de aprendizado de máquina

Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso 🧬 fique muito claro. Vamos dizer que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode 🧬 ser:

O nosso simpático designer, o Markin;

Uma garrafa de cerveja;

Ou uma vaca.

Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo 🧬 milhares de exemplos de Markinhos, de garrafas de cervejas e de vacas. E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer 🧬 em aplicativo da casa da aposta meus exemplos, melhor será o meu modelo de aprendizado de máquina.

As variáveis no aprendizado de máquina: nº de 🧬 patas, muge?

Vamos dizer que eu, com toda minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:

Quantidade de patas;

Muge?

Portanto, temos aí uma variável 🧬 numérica discreta que é a quantidade de patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois 🧬 valores: 0 para não, e 1 para sim. Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando 🧬 para treinar o nosso modelo:

Maravilha! Depois de ter mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de 🧬 Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma “nova 🧬 coisa” como essa:

Ele dirá: “Ahá! Saporra aqui é uma vaca! Com 99,99% de certeza!” E veja que para chegar a 🧬 tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado em aplicativo da casa da aposta aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.

Os algoritmos são as 🧬 ferramentas para a solução de problemas

A árvore de decisão é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e 🧬 de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver um determinado problema. Em aplicativo da casa da aposta outras palavras, algoritmos são como ferramentas, 🧬 e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema. Um martelo pode ser ótimo para bater um prego, 🧬 mas uma merda para coar um cafézinho.

Assim, a árvore de decisão foi fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, 🧬 dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova que até então não havia classificação alguma.

Aprendizado de 🧬 máquina nas apostas de futebol

Essa é a hora que você deve se perguntar:

Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, 🧬 ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning nas apostas em aplicativo da casa da aposta futebol?

E a resposta é 🧬 simples: em aplicativo da casa da aposta nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em aplicativo da casa da aposta três categorias, que eram o 🧬 Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca. Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser classificar uma partida que 🧬 irá acontecer entre:

Mandante;

Empate;

Visitante.

Ou, mesmo, se a partida terá mais ou menos de 2.5 gols, ou ainda se um determinado Handicap 🧬 vai bater. E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma vez que a 🧬 gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em aplicativo da casa da aposta odds, e ao convertê-la em aplicativo da casa da aposta odds nós sabemos se 🧬 uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em aplicativo da casa da aposta aprendizado de máquina no futebol

Existe um campo de estudo 🧬 na ciência de dados chamado ‘Feature Engineering’, a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos. Assim, entenda Feature 🧬 Engineering como a aplicativo da casa da aposta capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.

Assim, para 🧬 criar um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:

Nº de patas

Muge?

Não tem nenhum valor! 🧬 Porque essas variáveis não nos ajuda em aplicativo da casa da aposta nada em aplicativo da casa da aposta nosso novo problema. No futebol, fazer uma análise preditiva 🧬 requer mais variáveis e também exige uma complexidade maior para obtê-las.

No início de 2024, nós aqui do Clube fizemos um 🧬 processo seletivo para contratar um novo cientista de dados. Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar 🧬 o modelo de aprendizado de máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo. Vou trazer um exemplo das 5 primeiras 🧬 linhas:

Um exemplo de um conjunto de dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol

Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são 🧬 elas:

‘home_name’: Nome do mandante,

‘away_name’: Nome do visitante,

‘home_score’: Gols feitos pelo mandante na partida,

‘away_score’: Gols feitos pelo visitante na partida,

‘final_result’: Essa 🧬 é a variável que queremos prever, trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, 🧬 por fim, A (Away) visitante,

‘time’: Tempo em aplicativo da casa da aposta formato unix,

‘home_pos’: A posição do mandante antes dessa partida,

‘away_pos’: A posição do 🧬 visitante antes dessa partida,

‘round’: A rodada do campeonato,

‘home_last5all_home’: Saldo de gols do mandante nas últimas 5 partidas,

‘home_last5all_home_win’: Nº de vitórias 🧬 do mandante nas últimas 5 partidas,

‘home_last5all_home_draw’: Nº de empates do mandante nas últimas 5 partidas,

‘home_last5all_home_lose’: Nº de derrotas do mandante 🧬 nas últimas 5 partidas,

‘away_last5all_away’: Saldo de gols do visitante nas últimas 5 partidas,

‘away_last5all_away_win’: Nº de vitórias do visitante nas últimas 🧬 5 partidas,

‘away_last5all_away_draw’: Nº de empates do visitante nas últimas 5 partidas,

‘away_last5all_away_lose’: Nº de derrotas do visitante nas últimas 5 partidas,

‘last5all_home_away_dif’: 🧬 A diferença do saldo entre as equipes, ou seja: ‘home_last5all_home’ – ‘away_last5all_away’

‘fifa_home_ova’: Score Geral do Mandante no Fifa

‘fifa_home_att’: Score de 🧬 ataque do Mandante no Fifa

‘fifa_home_mid’: Score de meio de campo do Mandante no Fifa

‘fifa_home_def’: Score de defesa do Mandante no 🧬 Fifa

‘fifa_away_ova’: Score Geral do Visitante no Fifa

‘fifa_away_att’: Score de ataque do Visitante no Fifa

‘fifa_away_mid’: Score de meio de campo do 🧬 Visitante no Fifa

‘fifa_away_def’: Score de defesa do Visitante no Fifa

‘elo_home_score’: Score Elo do Mandante

‘elo_away_score’: Score Elo do Visitante

‘tfm_value_home’: Valor de 🧬 mercado do elenco mandante em aplicativo da casa da aposta Euros

‘tfm_value_away’: Valor de mercado do elenco visitante em aplicativo da casa da aposta Euros

A aplicativo da casa da aposta capacidade e criatividade 🧬 de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas 🧬 esportivas.

Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores 🧬 começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas porque havia inserido a variável ‘condições climáticas’ ao seu modelo. Entretanto, 🧬 logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.

Por quê você deveria 🧬 estudar Machine Learning como apostador?

Você provavelmente já deve ter percebido que para se aventura na área do aprendizado de máquina 🧬 ou mesmo da ciência de dados como um todo você vai precisar aprender uma linguagem de programação. Atualmente, as mais 🧬 recomendadas pela comunidade são:

Python

R

E vem justamente daí a maior vantagem nesse caminho: ainda que você não consiga bons resultados a 🧬 caminhada valerá a pena.

Aprender programação é útil para a vida

Se você dedica anos da aplicativo da casa da aposta vida para estudar o trading 🧬 esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading 🧬 esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da vida caso você fracasse em aplicativo da casa da aposta tornar-se um trader 🧬 lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui. Porque o que você irá aprender em aplicativo da casa da aposta Python, que é a linguagem que 🧬 utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser aplicados em aplicativo da casa da aposta diversas área da 🧬 aplicativo da casa da aposta vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.

Certa vez, o meu grande amigo ‘Japa’ me disse algo que concordo muito: 🧬 ‘a programação é o novo inglês’.

Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, o mesmo já está acontecendo 🧬 com a programação que também é uma linguagem. É você aprendendo uma forma de falar com o seu computador o 🧬 que fazer.

Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a todos e aprendê-la no 🧬 contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.

Angústia de estar perdendo tempo

Como um reforço do argumento anterior, é angustiante dedicar seu 🧬 tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja. E volto a repetir: ainda que 🧬 você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada do aprendizado terá 🧬 valido a pena.

Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos enfrentar.

Você dificilmente vai 🧬 quebrar uma banca

Ao criar um modelo e, em aplicativo da casa da aposta seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a aplicativo da casa da aposta banca se você 🧬 for, com o perdão da palavra, um retardado. Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao seu 🧬 programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.

Além disso, ao treinar um modelo 🧬 de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em aplicativo da casa da aposta dois conjuntos de dados:

Training Set: conjunto de treino;

Test Set: conjunto de 🧬 testes.

Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 🧬 nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo. Se você teve os devidos cuidados em aplicativo da casa da aposta evitar 🧬 o Overfitting dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.

Programar é dar uma 🧬 série de instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha. Assim, veja que coisa maravilhosa: 🧬 o seu computador não vai querer apostar toda a aplicativo da casa da aposta banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense 🧬 desfalcado.

A frieza lógica dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade 🧬 crua daquilo que foi programado por você mesmo.

Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?

Gostou? Então aproveite que esse 🧬 ano, em aplicativo da casa da aposta parceria com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em aplicativo da casa da aposta Punting, e 🧬 nós vamos ensinar você a programar em aplicativo da casa da aposta Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu 🧬 modelo e fazer previsões para partidas de futebol.

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Além disso, para quem quer se aprofundar nessa área, deixo as seguintes sugestões:

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Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões. Datacamp : um dos melhores 🧬 portais de cursos de Ciência de dados que já conheci;

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: 🧬 é o Yahoo Respostas que deu certo. Discussões de altíssimo nível são feitas por lá. Blog da Pinnacle: é o 🧬 melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.

Vou ficando por aqui. Nos vemos em aplicativo da casa da aposta nosso curso! ;)

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As casas de apostas oferecem aos fãs de futebol a oportunidade de colocar suas previsões em jogo e ganhar dinheiro 💻 se acertarem. No entanto, é importante lembrar que é preciso ter cautela e saber o suficiente sobre apostas desportivas antes 💻 de se envolver.

Existem algumas casas de apostas online que oferecem mercados específicos para a Copa do Mundo da FIFA. Algumas 💻 delas incluem apostas em resultados de partidas, artilheiros, escanteios, cartões amarelos e vermelhos, e muito mais. Além disso, algumas casas 💻 de apostas oferecem bônus e promoções especiais durante a Copa do Mundo.

É importante lembrar que é preciso ter 18 anos 💻 ou mais para poder apostar em eventos esportivos. Além disso, é importante ler atentamente os termos e condições de qualquer 💻 casa de apostas antes de se registrar e começar a apostar.

Em resumo, as casas de apostas com a FIFA podem 💻 adicionar uma camada adicional de emoção e entretenimento à Copa do Mundo do Futebol. No entanto, é preciso ser responsável 💻 e cauteloso ao fazer apostas desportivas.

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