สมกับที่รอคอย. UEFA Euro 2024 โลกแห่งฟุตบอลต่างรอคอยอย่างใจจดใจจ่อว่าทีมใดจะได้ถ้วยรางวัลกลับบ้าน กลุ่มนักวิจัย—ฟลอเรียน เฟลิเซ่, แอนเดรียส โกรลล์, ลาร์ส แมกนัส ฮวาทัม, คริสตอฟ เลย์, กุนเธอร์ ชอเบอร์เกอร์, โยนาส สเตอร์เนมันน์, และ อาชิม ไซเลส์—ได้ใช้พลังของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของทัวร์นาเมนต์อันทรงเกียรตินี้ การศึกษาที่ครอบคลุมของพวกเขาใช้ชุดการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์ด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น
แนวทางการวิจัยเพื่อการพยากรณ์
1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
นักวิจัยเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการแข่งขันชิงแชมป์ยุโรปยูฟ่าที่ผ่านมา ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วย ผลการแข่งขัน สถิติทีม ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของผู้เล่น และปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องจากทัวร์นาเมนต์ครั้งก่อน- นอกจากนี้ พวกเขายังรวมข้อมูลทีมปัจจุบัน เช่น ผลการแข่งขันล่าสุด ฟอร์มผู้เล่น และองค์ประกอบของทีม เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองสะท้อนถึงข้อมูลล่าสุด
2. วิศวกรรมคุณลักษณะ
วิศวกรรมคุณลักษณะเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการ ช่วยให้สามารถแยกตัวแปรที่มีความหมายออกจากข้อมูลดิบได้ คุณสมบัติหลักที่พิจารณาในแบบจำลอง ได้แก่ :
- ตัวชี้วัดความแข็งแกร่งของทีม เช่น อันดับ FIFA และอันดับ Elo.
- ผลงานที่ผ่านมาใน ทัวร์นาเมนต์ยูฟ่า.
- เมื่อเร็ว ๆ นี้ ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ รวมถึงอัตราส่วนชนะ/แพ้ และส่วนต่างของเป้าหมาย
- สถิติเฉพาะผู้เล่น เช่น ประตูที่ทำได้ แอสซิสต์ และการป้องกัน.
3. การเลือกรุ่น
เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ นักวิจัยได้ใช้วิธีการแบบ Ensemble โดยผสมผสานโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องหลายแบบเข้าด้วยกัน โมเดลหลักที่ใช้ในชุดประกอบด้วย:
- ป่าสุ่ม: โมเดลอเนกประสงค์ที่รวบรวมปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปร
- เครื่องเร่งการไล่ระดับสี (GBM): มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายโดยมุ่งเน้นไปที่อินสแตนซ์ที่คาดเดาได้ยาก
- โครงข่ายประสาทเทียม: สามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลได้
การรวมโมเดลเหล่านี้เข้าด้วยกัน วงดนตรีจะใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของแต่ละโมเดล ส่งผลให้ระบบคาดการณ์มีความแข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น
4. การฝึกอบรมโมเดลและการตรวจสอบความถูกต้อง
โมเดลทั้งมวลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลในอดีตจาก แชมป์ยุโรปยูฟ่าครั้งก่อน- เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลอง นักวิจัยได้ใช้เทคนิคการตรวจสอบข้ามเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลทั่วไปจะสรุปได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการหลีกเลี่ยงการฟิตติ้งมากเกินไป และเพื่อยืนยันว่าโมเดลสามารถทำนายการแข่งขันในอนาคตได้อย่างแม่นยำ
5. การทำนายและการวิเคราะห์
ด้วยโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรม นักวิจัยได้จำลอง การแข่งขันยูฟ่ายูโร 2024 หลายครั้งเพื่อสร้างการคาดการณ์ความน่าจะเป็นสำหรับการแข่งขันแต่ละนัด วิธีการนี้ไม่เพียงแต่ให้การคาดการณ์สำหรับการแข่งขันแต่ละนัดเท่านั้น แต่ยังประมาณการโอกาสที่แต่ละทีมจะผ่านเข้ารอบและชนะการแข่งขันในที่สุด
ใครจะคว้าแชมป์ยูโร 2024?
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้สามารถจำลองการแข่งขันทั้งหมดในรอบแบ่งกลุ่ม โดยพิจารณาว่าทีมใดผ่านเข้าสู่รอบน็อกเอาต์และทายผู้ชนะในท้ายที่สุด ด้วยการรันการจำลองเหล่านี้ แบบจำลองนี้สร้างความน่าจะเป็นที่จะชนะให้กับแต่ละทีม 100,000 ครั้ง.
ผลปรากฏว่า ฝรั่งเศส เป็นทีมเต็งที่จะคว้าแชมป์ยุโรปโดยมีความน่าจะเป็นที่จะชนะ 19.2% . อังกฤษตามมาด้วยโอกาส 16.7% และเจ้าบ้านเยอรมนีอยู่ที่ 13.7% แผนภูมิแท่งด้านล่างแสดงความน่าจะเป็นที่จะชนะสำหรับทีมที่เข้าร่วมทั้งหมด พร้อมข้อมูลโดยละเอียดเพิ่มเติมในเวอร์ชันเต็มความกว้างเชิงโต้ตอบ
ผลการค้นพบที่สำคัญ
การเรียนรู้ของเครื่องทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญหลายประการ:
- รายการโปรดและรองบ่อน: แบบจำลองนี้เน้นย้ำถึงขุมพลังฟุตบอลแบบดั้งเดิมว่าเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่ง ขณะเดียวกันก็ระบุม้ามืดที่มีศักยภาพซึ่งอาจทำให้แฟนๆ ประหลาดใจได้
- การแข่งขันที่สำคัญ: การแข่งขันบางนัดในรอบแบ่งกลุ่มและรอบน็อคเอาท์ถือเป็นจุดสำคัญ โดยผลลัพธ์มีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลอย่างมากต่อความก้าวหน้าของทัวร์นาเมนต์
- ผลกระทบของผู้เล่น: ประสิทธิภาพของผู้เล่นแต่ละคน โดยเฉพาะจากตำแหน่งสำคัญ แสดงให้เห็นว่ามีผลกระทบอย่างมากต่อผลการแข่งขัน
สรุป
การทำงานของ ฟลอเรียน เฟลิซ, อันเดรียส โกรลล์, ลาร์ส แม็กนัส ฮวาทัม, คริสตอฟ เลย์, กุนเธอร์ ชัวเบอร์เกอร์, โจนาส สเตอร์เนมันน์ และอาคิม ไซเลส์ แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันทรงพลังของแมชชีนเลิร์นนิงในการพยากรณ์ผลลัพธ์ของเหตุการณ์ที่ซับซ้อน เช่น ยูฟ่ายูโร 2024 วิธีการแบบครบวงจรที่ผสมผสานโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เข้าด้วยกัน ทำให้เกิดระบบการคาดการณ์ที่แข็งแกร่งและแม่นยำ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของทัวร์นาเมนต์
แหล่งข้อมูล
