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Preferiu a França no Campeonato Europeu de Futebol.  A ciência diz isso

Preferiu a França no Campeonato Europeu de Futebol. A ciência diz isso

AGI – La França pode ganhar em Europeus Associação Europeia de Futebol. Não são apenas as previsões de especialistas, mas também o que foi desenvolvido por cientistas da Universidade de Innsbruck, Universidade Técnica de Dortmund, Universidade Técnica de Munique, Universidade de Ghent na Bélgica e University College Molde, na Noruega.

O modelo foi publicado em um comunicado de imprensa emitido pelos institutos acadêmicos, e mostra à França como Time favorito com 14,8%. A previsão é desenvolvida com o auxílio de inteligência artificial e aprendizado de máquina, e combina vários modelos estatísticos para levar em consideração informações como a estrutura das equipes, seu valor de mercado, forma dos jogadores e força física.

A equipa simulou as várias partidas do torneio 100 mil vezes, simulando a dinâmica de extração e seleção da UEFA Europa e todos os jogos possíveis. Como O segundo candidato se destaca pela Inglaterra, com 13,5 por cento de chance de vencer, seguido por Espanha, associada a uma chance de 12,3 por cento de ser campeão europeu. para Alemanha e portugal As chances caem para 10,1%. Quanto à passagem às oitavas de final, Alemanha e Portugal estão empatados com uma probabilidade de 85,3 por cento para esta fase do torneio, enquanto a França tem uma probabilidade de 89,7 por cento.

“As previsões podem estar inerentemente incorretas – notas Achimzili Da Universidade de Innsbruck – Nosso modelo foi capaz de prever corretamente a Final da UEFA de 2008 e os Campeonatos Mundiais e Europeus de 2010 e 2012, entre outras previsões. Este ano, usaremos um modelo combinado mais completo. ”

Os cálculos baseiam-se, na verdade, em diferentes fontes de informação: um modelo estatístico do potencial de cada equipe com base em competições internacionais nos últimos oito anos, um baseado nas probabilidades de apostas de 19 casas de apostas internacionais e uma série de conceitos relacionados ao valor de mercado e número de membros da equipe, bem como avaliações de jogadores individuais. O software de aprendizado de máquina combina e otimiza todas as informações disponíveis em um único fluxo de dados.

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“Alimentamos o modelo com dados atuais dos últimos quatro campeonatos europeus – explica ele Andreas Gorge Da Universidade Técnica de Dortmund – e nós os comparamos com os resultados reais de todos os jogos nas respectivas ligas, então a avaliação de fontes individuais de informação para a competição europeia deve ser muito precisa. De qualquer forma, na noite do dia 11 de julho, quando será a final, saberemos o quão correto está o desempenho do modelo. ”