Předpovídání výsledků fotbalu pomocí funkcí doplňování tenzorů
Football outcomes prediction with tensor completion embeddings
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Martin Kostrubanič
Vedoucí práce
Da Silva Alves Rodrigo Augusto
Oponent práce
Klouda Karel
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Fotbal je velmi populární sport s více než 3,5 miliardy fanoušků po celém světě a predikce výsledků zápasů je stále důležitější. Zatímco k tomuto účelu bylo použito několik metod strojového učení, personalizované metody strojového učení, jako je kompletace matice, byly opomíjeny. V této práci představuji metody kompletace tenzoru pro predikci výsledků fotbalových zápasů, přičemž využívám dva experimentální okruhy: (1) kompletaci tenzoru jako metodu predikce a (2) extrakci embeddingů kompletace tenzoru. Využívám data z pěti různých lig, čtyř z Evropy a jedné z Jižní Ameriky. Výsledky ukazují, že kompletace tenzoru se vyrovná nebo překonává ostatní nejmodernější metody predikce a je schopna zlepšit výkonnost umělých neuronových sítí v této úloze. Football is a hugely popular sport with over 3.5 billion fans worldwide, and predicting the outcome of matches has become increasingly important. While several machine learning methods have been used for this purpose, personalized machine learning methods like matrix completion have been neglected. In this thesis, I introduce tensor completion techniques for predicting football match outcomes, using two experimental strands: (1) tensor completion as a prediction method; and (2) tensor completion embeddings extraction. I consider data from five different leagues, four from Europe and one from South America. The results show that tensor completion matches or outperforms other state-of-the-art prediction methods and is capable of improving the performance of Artificial Neural Networks in this task.
Kolekce
- Diplomové práce - 18105 [164]