şükela:  tümü | bugün
  • görüyorum ve attırıyorum

    simülasyondan çıkan sonucun tersini oynayacağız ki sürprizi yakalayalım. futbol sürprizlerle güzeldir ve oranı daha yüksek olacaktır. daha çok kazanacağız.

    var mı artıran?
  • bir işe yaramaz simülasyon ne kadar iyi olursa olsun geçmiş verilerden, istatistiklerden hakemlerin kart gösterip hatalı karar vermesinden tutun, havayı zemini analiz edip oynattığınız maçta bile yanılma payı büyüktür.
  • ayni maçı 5 kez arka arkaya oynatin 5'inde de ayni sonucu aliyorsaniz hic dusunmeyin oynayin.
  • (bkz: kaos teorisi)
  • işe yaramaz. zira gerçekte olan ile simülasyonun dediği aynı olmayınca simülasyon yanılmış olmuyor. onun simüle ettiği evrende öyle sonuçlanmış, gerçekte böyle sonuçlanabilir, şöyle sonuçlanabilir, doyle sonuçlanabilir, suzan boyle sonuçlanabilir. hatta süzen boyle bile sonuçlanabilir. ihtimal oğlu ihtimal var yani. ihtimaller yaratan rabbimden gelebilir ama herkesin ihtimali de bir değildir. (bkz: simüle etmek) (bkz: benzetim)
  • şimdi bu simülasyonda messinin sahada koşarken aniden burnuna kaçan veya gözüne çarpan sineğin/böceğin messinin tüm maç boyunca performansında düşüklük gösterebilme olasılığı kaç olcak? bunun gibi ben sadece zibilyon tane ihtimal yapabilirim sen gerisini hesaplaya dur ilerde buluşuruz.
  • tek bir maç için değil de sürekli oynarsanız, belirli bir yüzdede kazanılacağını düşündüğüm durum, tabii önce simülasyonu çeşitli algoritmalarla sürekli test edip verilerle beslemek gerek.
  • (bkz: tabi lan manyak mısın)

    bunun bir cesidini yazilimci bir arkadasim yapti. sonuclar ve futbolcu performans puanlarina dayali hafif machine learning dokunuslari olan bir sistem.

    baktigimizda bizi olk basta cok sasirtti. 3-4 yol once bayern ve dordmund’un barca ve madrid’i hasat ettigivmaclari hatirliyor musunuz? o simulasyon bize alman takimlarinin fark atacagini soylemisti de “yapamamisiz amk” tribine girmistik oyle yazinca, bugfixe falan giristik hatta oyle is mi olur diyerek.

    sonra maclar oynaninca agir got olduk tabi.

    ha sonra ne oldu? %20-30’unda agir sacmaladi sistem. zamanla orani artti machine learning dedigimiz yapi sayesinde ama degiskrni venihtimalleri katrilyonlarca olan bir sisteme 2-3 datayla dogru tahmin yaptiramazsin. cimin bolge bolge islakligindan tutun cim uzunluguna, adam basi krampon civi uzunluguna, bunun o adami nasil etkileyecegine kadar uzanam buyuuuuk detayli datalar lazim. bu datayi saglayacak bir mekanizman varsa tahminlerin 1-2 yil icinde cok dogruluk orani olarak sasirtici sonuclarverebilir ama o datayi bulacak bir imkan yok. eldeki en iyi data adam basi max istatistikleri. ama mesela safi bu istatistik de ise yaramiyor zira adam her mac ahni pozisonda oynamiyor. sen isme bakarak analizi yapamiyorsun haliyle, pozisyon ve isim match’i gerekiyor. e buna bakinca yanindaki adamlarin da etraftaki oyuncularin istatistigiyle birebir iliskisi var, ne oldu? icinden cikilmasi zor bir algiritmik probleme donustu olay.

    ayrica, simulasyonda bir maci oynatip ayni sonucu alirsan her macta, o simulasyon dogru calismiyor demektir zira sans faktoru sporda bariz bir etkiye sahiptir.

    her calistiginda ayni sonucu veren futol simulasyonu yalancidir, fetocudur, dis mihraktir, kanzuk’tur.