| Summary: | Urheiluotteluihin liittyvän tiedon määrä on kasvanut nopeaa vauhtia teknologian avulla. Tämä on mahdollistanut suurien tietomäärien käsittelyyn sopivien tekoälymallien soveltamisen urheiluotteluiden tulosten ennustamiseen. Alalla käytetään pääasiallisesti perinteisiä tilastotieteisiin perustuvia keinoja, mutta tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksista tehdään aktiivista tutkimusta. Tässä tutkielmassa tarkasteltiin tekoälyn hyödyntämismahdollisuuksia urheilutulosten ennustamiseksi. Tutkielmassa rajattiin lähempään tarkasteluun kolme tekoälymallia. Nämä tekoälymallit olivat perinteiset neuroverkot, satunnaismetsät ja konvoluutioneuroverkot. Tutkielma toteutettiin kirjallisuuskatsauksena hyödyntäen alalla aikaisemmin tehtyjä tapaustutkimuksia, joissa sovellettiin erilaisia tekoälymalleja urheilutulosten ennustamiseksi. Tutkielman tarkoituksena oli selvittää, kuinka hyvin tekoälymallit sopivat urheilutulosten ennustamiseen. Asiaa arvioitiin tarkastelemalla tekoälymallien toimintaperiaatteita sekä tapaustutkimuksissa saavutettuja ennustustarkkuuksia. Tutkielman perusteella tekoälymallit soveltuvat erittäin hyvin urheiluotteluiden ennustamiseen, koska varsinkin joukkuelajeissa huomioonotettavia muuttujia on hyvin paljon. Tekoälymallien ennustustarkkuuksissa ei havaittu merkittäviä eroja, mutta opetukseen vaadittavien resurssien määrissä oli eroja. Konvoluutioneuroverkot pystyivät itse suorittamaan syötemuuttujien valintaa. Tämä on merkittävää, koska tutkielman perusteella syötemuuttujien valinta on yksi tärkeimmistä asioista tarkkojen ennustuksien saavuttamiseksi. Tutkielman perusteella tekoälymallien tuomat hyödyt keskittyvätkin toimintojen automatisointiin, mikä voi alentaa käyttäjiltä vaadittuja tietotaitoja urheilutulosten ennustamiseksi.
|
|---|