Методология
Как работает AI-анализ матча
На самом деле, а не на словах
Четыре шага по порядку. Самое интересное происходит с цифрами до того, как их увидит модель.
- 01
Собирает всё по матчу
По матчу Sharkline берёт статистику команд и игроков, форму, историю личных встреч и составы. И то, как этот же матч оценили несколько десятков источников.
Одна оценка это мнение одной компании. Когда их десятки, видно, что оценивают источники в целом. А там, где источники спорят друг с другом, прячется самое интересное.
- 02
Сводит источники к одной шкале
Несколько десятков независимых оценок сами по себе не сходятся. Sharkline приводит их к одной шкале и взвешивает каждую по тому, насколько она надёжна, чтобы результат отражал матч, а не самый громкий источник.
Смысл не в том, чтобы скопировать чью-то цифру, а в том, чтобы получить одну сопоставимую вероятность, на которую опирается модель. При этом там, где источники расходятся, это сохраняется: часто именно там прячется сигнал.
- 03
Считает, чей исход вероятнее
На очищенных числах модель считает вероятность каждого исхода, с оглядкой на форму, составы, личные встречи и турнир.
Она опирается только на реальные данные. Редкая лига, мало матчей, данных почти нет: Sharkline скажет это прямо, а не подставит правдоподобную цифру.
- 04
Показывает, насколько уверен
У каждого разбора есть процент уверенности. Он выше, когда данных много и они сходятся, и ниже, когда их мало или они спорят.
Рядом стоит одна причина, по которой вывод может не сработать. А если данных совсем мало, ответ честный: пропусти. Этим Sharkline и отличается от тех, кому платят за уверенный ответ каждый день.
Чего AI не знает о матче
- Ни один исход не гарантирован. Хорошо откалиброванные 70% всё равно ошибаются три раза из десяти, так и задумано.
- Тонкий охват, тонкие данные. Низшие лиги оценивает меньше источников, консенсус слабее, и уровень уверенности это отражает.
- Разбор отражает то, что известно на момент, когда он сделан. Новость по матчу, вышедшая уже после, в этот разбор не попадёт.