Jalkapallo-otteluiden lopputuloksien ennustaminen tekoälyn ja koneoppimisen avulla
Jalkapallo on maailman suosituin urheilulaji, ja sen ennustaminen on herättänyt kiinnostusta niin akateemisissa piireissä kuin urheilun ammattilaisissakin. Tässä tutkielmassa perehdytään siihen, kuinka tarkasti jalkapallo-otteluiden lopputuloksia voidaan ennustaa tekoälyn ja sen osa-alueen koneoppimisen menetelmiä hyödyntämällä. Tutkielma käsittelee myös mitkä tekijät vaikuttavat lopputuloksiin eniten. Kandidaatintutkielman tulokset osoittavat, että moderneilla koneoppimismalleilla pystytään melko hyvin ennustamaan otteluiden lopputuloksia, mutta ei kuitenkaan täydellisesti. Tarkempien ennusteiden saavuttamiseksi tarvitaan entistä suurempia ja tarkempia aineistoja, sekä kehittyneempiä algoritmeja ja koneoppimismalleja, jotka pystyvät käsittelemään paremmin käytettyjä aineistoja. Kyseisien rajoituksien ehkäiseminen tapahtuu teknologian kehityksen myötä, joten tulevaisuudessa pitäisi olla mahdollista ennustaa lopputulos entistä tarkemmin. Football is the world’s most popular sport, and predicting its outcomes has gained interest in both academic and professional circles. This Bachelor’s thesis explores how accurately the outcomes of football matches can be predicted using methods of artificial intelligence (AI) and AI’s subdivision machine-learning. The thesis also examines which factors
have the most impact on these outcomes. The thesis concludes that with modern machine learning models we can fairly well predict match outcomes, but not perfectly. To achieve more accurate predictions, we need larger and more precise datasets, as well as more ad- vanced algorithms and machine learning models that can handle the used data better. These limitations will hopefully be fixed with constant development of technology, so in the future wanted outcomes can be predicted more accurately.
Keywords
Metadata
Show full item recordCollections
- Kandidaatintutkielmat [5426]
License
Related items
Showing items with similar title or keywords.
-
Osakekurssien ennustaminen koneoppimisen menetelmillä
Hoikkala, Kalle (2021)Osakemarkkinoiden ennustaminen ja ennustettavuus on ollut polttava kysymys sijoittajien ja tutkijoiden keskuudessa jo vuosikymmeniä. Tekoälyn suosion kasvun myötä koneoppimisen menetelmistä on pyritty löytämään keinoja ... -
Tekoälyn ja koneoppimisen käyttöönotto terveydenhuollon työvuorosuunnittelussa
Pesonen, Petteri (2023)Tekoälyn käyttö eri toimialoilla yleistyy jatkuvasti. Organisaatiot odottavat tekoälyn tuovan hyötyjä heidän prosesseihin ja tätä kautta heidän liiketoimintansa tehostuu. Tekoälyä käyttöönottava organisaatio ei välttämättä ... -
Lentoliikenteen aikataulupoikkeamien ennustaminen tekoälyllä
Korpela, Jari (2022)Tutkimuksen tavoitteena oli kehittää ennustemalli, joka ennustaa meno-paluulennon aikataulun vuorokautta ennen lentoa viiden minuutin tarkkuudella. Aikatauluennusteesta nähdään poikkeamat ja myöhästymiset, jolloin sidosryhmille ... -
Tekoälyn hyödyntäminen muotiteollisuuden trendien ennustamisessa
Kolsi, Netta (2023)Muotiteollisuus on yksi maailman johtavista talouksista, jossa yritykset kamppailevat trendien ennustamisessa. Muotitrendit muuttuvat nopeammin kuin koskaan ennen ja lyhyiden myyntikausien, suurten tuotevalikoimien sekä ... -
Tekoälyn soveltaminen jalkapallo vedonlyöntiin
Moisio, Tuomas (2020)Jalkapallovedonlyönti on nykyään miljardibisnes. Vetoa voi lyödä melkein mistä tahansa maan sarjasta ja joukkueesta. Vedonlyöjälle tärkeää on ymmärtää joukkueiden väliset voimasuhteet, jonka perusteella hän voi tehdä ...