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Machine Learning, ou em 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 "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 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 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 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 futebol?

E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em 🍎 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 odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos 🍎 se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em 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 casa de aposta presidente do brasil 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 patasMuge?

Não tem nenhum valor! Porque 🍎 essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.

No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e 🍎 também exige uma complexidade maior para obtê-las.

No início de 2019, 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 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 Euros

'tfm_value_away': Valor 🍎 de mercado do elenco visitante em Euros

A casa de aposta presidente do brasil 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:PythonR

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 casa de aposta presidente do brasil 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 tornar-se um trader lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui.

Porque o que você irá aprender em 🍎 Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser 🍎 aplicados em diversas área da casa de aposta presidente do brasil 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 seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de aposta presidente do brasil 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 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 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 casa de aposta presidente do brasil 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 parceria 🍎 com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a 🍎 programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas 🍎 de futebol.

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Blog da Pinnacle: é o melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.

Vou 🍎 ficando por aqui.

Nos vemos em nosso curso! ;)

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