casa de apostas de 1 real

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postado por handleyhomeinspections.com 2024/12/12 14:42:54

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Resumo:

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– Esportes de combate– Lógica interna– Lógica externaObjetivos

– Compreender a lógica interna dos esportes de combate

– Compreender a diferença entre 🍊 luta/combate e briga

1ª Etapa: Dimensão conceitual

Proposta de Trabalho:

Machine Learning, ou em casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real “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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real futebol?

E a resposta é ❤️ simples: em casa de apostas de 1 real nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real odds, e ao convertê-la em casa de apostas de 1 real odds nós sabemos se ❤️ uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em casa de apostas de 1 real 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 apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real nada em casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real Euros

‘tfm_value_away’: Valor de mercado do elenco visitante em casa de apostas de 1 real Euros

A casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real tornar-se um trader ❤️ lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui. Porque o que você irá aprender em casa de apostas de 1 real Python, que é a linguagem que ❤️ utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser aplicados em casa de apostas de 1 real diversas área da ❤️ casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real 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 apostas de 1 real 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 casa de apostas de 1 real parceria com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em casa de apostas de 1 real Punting, e ❤️ nós vamos ensinar você a programar em casa de apostas de 1 real 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:

Kaggle: Comunidade de cientistas de dados, com ❤️ desafios, fórum, cursos e discussões.

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 casa de apostas de 1 real nosso curso! ;)

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