कैसे (शायद) मार्च पागलपन जीतने के लिए ऐ का उपयोग करें

2021-03-17 10:45.

अधिकांश लोगों के लिए, एनसीएए के मार्च पागलपन टूर्नामेंट परिणामों की भविष्यवाणी करना सटीकता के किसी भी डिग्री के साथ एक मूर्खता है। एकल उन्मूलन टूर्नामेंट, जिसमें 64 टीमें शामिल थीं, जिनमें से एक को सीधे चैंपियंस बनने के लिए छह सीधे गेम जीतने चाहिए, यह लगभग अप्रत्याशित है, जिसमें लगभग हर साल अज्ञात डेविड्स परेशान विरासत गोलियत के साथ हैं।

मशीनों को दर्ज करें। हाल के वर्षों में चुनावों की सूचना देने वाले भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम और डेटा मॉडल की लोकप्रियता के साथ, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि मार्च पागलपन पागलपन में बह गया है, एआई का उछाल बड़े नृत्य की भविष्यवाणी करने के लिए एक स्टैब ले रहा है। यह जानकर, शायद एक कठिन कोष्ठक को घूरते हुए, एक प्रश्न पूछता है: क्या आपको अपने ब्रैकेट को भरने से पहले एआई से परामर्श करना चाहिए?

जवाब, जबकि आप कौन हैं और कॉलेज बास्केटबॉल की पेचीदगियों के बारे में आपकी समझ पर अवलंबी, एक निश्चित हो सकता है।

ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी के गणितज्ञ और पोस्ट-डॉक्टोरल शोधकर्ता मैट ओसबोर्न के अनुसार, एआई-जनरेटेड मॉडल आपके ब्रैकेट को तीन तरीकों से बेहतर ढंग से सूचित करने में मदद कर सकता है।

जिस तरह से वह इसे लाइफहाकर को समझाते हैं, एक पूर्वानुमान मॉडल आपको एक अच्छा विचार दे सकता है कि टूर्नामेंट में चीजों की संभावना कहां है, लेकिन यह निश्चित रूप से टूर्नामेंट का सटीक अनुमान नहीं लगा सकता है। वह बताते हैं कि कुछ ऐसे मानदंड हैं जो यदि आप एक AI का उपयोग करते हैं तो सटीकता की संभावना को कम कर सकते हैं: अपने व्यक्तिगत पूर्वाग्रहों (जो कि खेलों में बड़े पैमाने पर हैं) पर काबू पाने, ऐतिहासिक परिणामों को देखते हुए, और संभावना का एक सामान्य अनुमान (जो वह पारंपरिक लास वेगास के लिए पसंद करता है शर्त लगाना)।

उन्होंने ईमेल में आगे विस्तार से लिखा है:

ओसबोर्न का कहना है कि एआई उपकरण आम तौर पर आम आदमी के प्रशंसकों और अच्छी तरह से अध्ययन किए गए विशेषज्ञों के लिए उपयोगी होते हैं। हालांकि, वह कहते हैं कि डेडहार्ड प्रशंसक "शायद (अपने मौजूदा ज्ञान के कारण) बेहतर हैं, ताकि उपकरण के इनपुट और आउटपुट को समझा जा सके, और यह देखने के लिए जांचें कि क्या मशीन वास्तव में संभव लगता है।"

कॉलेज के बास्केटबॉल टूर्नामेंट की भविष्यवाणी करने के लिए एआई से पूछना राष्ट्रपति चुनाव की भविष्यवाणी करने की तुलना में थोड़ा कांटेदार है। हालांकि उत्तरार्द्ध अनियमितताओं के अधीन हो सकता है - जैसा कि 2016 में हुआ था- मॉडल को मतदान की एक स्थिर धारा खिलाया जाता है, जो लोगों के मतदान के अधिक विश्वसनीय कार्य पर निर्भर होता है। बास्केटबॉल, विशेष रूप से मार्च पागलपन जैसे वातावरण में, अधिक अस्थिर है।

ओसबोर्न अपने अनुभव में कहते हैं, "केवल सर्वश्रेष्ठ कोष्ठक को कभी कवरेज मिलता है, और क्योंकि टूर्नामेंट बहुत यादृच्छिक है, पूर्ण सर्वश्रेष्ठ ब्रैकेट आमतौर पर डेटा साइंस टूल का उपयोग करके नहीं बनाए जाते हैं।" एक उदाहरण के रूप में, वह 12 वर्षीय सैम होल्ट्ज के मामले की ओर इशारा करता है, जिसने ईएसपीएन की 2015 मार्च मैडनेस चुनौती में एक परिपूर्ण ब्रैकेट भर दिया था, जिसमें 11 मिलियन अन्य प्रतियोगियों को हराया था। मद्देनज़र, होल्त्ज़ ने बास्केटबॉल को नियमितता की किसी भी डिग्री के साथ नहीं देखा, और अपने विजेताओं को उठाते समय साधारण कूबड़ का संचालन किया। और फिर, किसी तरह, उन्होंने इतिहास बनाया, एक संपूर्ण ब्रैकेट को भरकर, जो कि एक विशिष्ट व्यवसाय प्रोफेसर की गणना करता है, ने कहा कि "कुछ संख्या में एक क्विंटल में कहीं था।"

कोई भी भविष्यवाणी मॉडल कभी नहीं किया है, और यह संभावना नहीं है कि एक होगा। लेकिन ऐसा नहीं है कि यदि आप किसी प्रतियोगिता में प्रवेश करने का निर्णय लेते हैं तो एआई-जनरेट ब्रैकेट उपयोगी नहीं होगा। गाइडपोस्ट के लिए, ओसबोर्न फाइव थर्टी एइट्स मॉडल (जो मुफ़्त है) और स्पोर्ट्सलाइन के मॉडल (जो शुल्क के साथ आता है) की सिफारिश करता है ।

यहां तक ​​कि अपने निपटान में एक मॉडल के साथ, आपको वृत्ति और पूर्वाग्रह के साथ-साथ ठीक संचालन महसूस करना चाहिए। हम खेल के बारे में बात कर रहे हैं, सब के बाद।

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