EM feberen har nådd Sonat!

Fotball er en av verdens mest populære idretter - og i disse dager er fotballfeberen total! Europamesterskapet i fotball er mildt sagt vanskelig å gå glipp av. Det diskuteres på alle nivåer, i alle kanaler og ved alle anledninger. Amatører og profesjonelle liker å se kamper og teoretisere om resultatene. Men kan vi estimere utfallet av fotballkampene ved hjelp av data?

Tommy Odland er seniorutvikler i Oslo innen maskinlæring, og han holdt en av de mest populære lyntalene under vår forrige fagdag. Da snakket han nettopp om statistisk modellering av fotballkamper.

Han brukte en modell til å utlede ferdighetene til fotballag i eliteseriecupen, som er den største fotballkonkurransen for menn i Norge. Dette rammeverket lar ham modellere sannsynligheter for alle tenkelige kamputfall, selv for lag som aldri tidligere har spilt mot hverandre. Bevæpnet med en full felles sannsynlighetsfordeling, kan man regne ut sannsynligheten for hjemmeseier, uavgjort og seier for bortelaget.

Selv om fotballmodellen er et hobbyprosjekt, kan lignende modeller også ha stor industriell verdi.

– Når mennesker bruker matematiske modeller for å bedre forstå og kvantifisere usikkerhet, tar de ofte bedre valg. Statistiske modeller kan kombineres med algoritmer som hjelper til med å ta beslutninger. Dette har blitt brukt med stor suksess for å utføre tilsyn, prise produkter, predikere fremtidig kundevolum, innvilge kreditt, planlegge transportnettverk, og mye annet, sier Tommy.

For mer informasjon om forretningsverdien til maskinlæring, anbefaler vi deg å se "Maskinlæring for ledere – Muligheter og fallgruver"

https://vimeo.com/470651859/6cbb8a170a