用深度学习预测世界杯胜率，有多大把握？

四年一届的世界杯今天在战斗民族俄罗斯开幕！

迷足球的小伙伴们一定要开启通宵看球模式了

当然，除了看过程，结果想必也是球迷们关注的焦点

前有章鱼哥神算预测胜负，最近人工智能这么火，是不是也可以预测呢？

小编今天来和大家一起开开脑洞，看看如果用深度学习预测世界杯，有多大把握？

预测其实是需要综合多方面因素考量的，数据维度可能爆炸到无法统计，同样如果想借助深度学习预测，在开始之前一定要确保避开这几个雷区

数据不规律+量少

虽说深度学习要靠算法撑起一片天，但是兄dei，光有算法是远远不够滴！

深度学习可以根据大数据进行预测，并且数据量要非常非常大，这样算出的模型才能较为准确的预测。

比如说，有些小伙伴可能会有这样的认知，深度学习入门了三个月后，想要开始知识变现，于是乎决定预测股票，通过预测结果指导行为，走上迎娶白富美成为大富翁的人生赢家之路。然而，事实是，受到金融数据完整性、数据量级（很多数据券商不会对外）等等影响，可能根本无法训练出收敛的模型；就算是可以获得数据，搭建模型计算其中的规律也需要大量的资源和时间，可不是速成的事儿啊，等你搭建完，说不定参考的股票都退市了。

所以，想要一夜暴富，还是出门左转买个彩票吧~

预测的事情，不可控影响因素多

预测嘛，本身就是一个概率可能性的推测。所以必定得有东西是确定的，才能找到其中的规律探索出可能性。

比如说，如果用深度学习预测房价。如果单说房价预测，有足够多的数据量，比如买卖房产数据以及购买人的基本信息，理论上讲是可行的。现实生活中，美国也有不少房产科技公司在做房价趋势预测。

然鹅小伙伴们，如果背景换成中国，那么请大声读出这四个字：宏观调控

众所周知，房子的价格除了受到市场中的价值规律影响，和政策调控之间也具备强相关的关系。因此，如果想要借助深度学习预测中国的房价走势，准确率emmmm

笃定要预测100%准确

虽说AI目前备受追捧，但是要客观的说，预测不是结论，不会100%准确，如果100%准确，那叫过拟合。

比如你知道小红一三五星期天打伞，二四六不打伞，那么持续收集一年数据之后，模型在周三大概率会计算出小红打伞这件事，但是这是个预测结果，不是最终一定会发生的，这里面永远存在着：小红不想打伞了、小红的伞丢了等等因素。所以预测不存在百分百这个数值。

那怕你说你连续预测一千万次也没有出错过，也不能说100%准确，只能说——在这一千万次的预测中，模型的准确率是100%的，超过这一千万次，每次预测都有新的可能性。

看了这么多，肯定有小伙伴想，说这么多，世界杯到底能不能用深度学习预测？

综合咱上面的“雷区”以及实际情况，有一点是明确的：借深度学习想要预测球赛结果很难，但是预测球员的进球率是有轨迹可循的。小编在此提供几个做进球率预测的关键要素，感兴趣的小伙伴可以试试~

1.球员的个人基本信息。诸如球员的身高、体重和奔跑速度、年龄、训练过程中的各种体征，这样的数据，要尽可能的准确、丰富。至于获取途径，靠大家自己想象了。

2.球员往期进球的数量统计数据。这个数据在国内外的网站或许是有统计结果的，在收集到之后，进行一定的预处理，再结合天气、土壤、主场等几十种因素，或许就是你模型的重要组成部分。

3.球员的进球视频。通过得到进球视频，能够进行图像识别，找到球员的奔跑轨迹和进球轨迹，深度学习能够运用模型计算出运动员可能会进行的奔跑轨迹，进而就能判断本场进球的概率。

至于数据量，多多益善，不然可能你的模型根本不会收敛，也无法进行预测。

那么，如果拿到数据，就可以借助PaddlePaddle实现初步预测

操作步骤就是

数据预处理——使用PaddlePaddle建立模型—训练模型—得出模型结果——找到比赛当天的数据输入——得到预测的进球率

有了进球率，那么谁赢谁输这个事儿，也就有一定的把握度啦~~

期待各位小伙伴们看球愉快，预测顺利~