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Google utilizará el aprendizaje automático para predecir el ganador del Final Four


Google utilizará el aprendizaje automático para predecir los ganadores de la Final Four de la NCAA.

Una vez que tenga su predicción lista, publicará un anuncio durante el medio tiempo anunciando quién cree que ganará.
Google usará datos en tiempo real del juego, así como datos deportivos históricos para generar sus predicciones.

Si ha realizado alguna apuesta en los próximos juegos de baloncesto universitarios de la Final Four de la NCAA, es posible que desee hablar con Google antes de realizar más. Esto se debe a que Google utilizará el aprendizaje automático para determinar qué equipos ganarán los últimos cuatro juegos, procesando datos pasados ​​y datos que están sucediendo en tiempo real a medida que avanzan los juegos.

Todos podemos estar de acuerdo en que no importa qué tan afortunado sea usted a la hora de predecir los juegos de baloncesto, los sistemas de aprendizaje automático de Google probablemente sean mejores.

Google se asoció con la NCAA a fines del año pasado para cargar casi cien años de datos deportivos en Google Cloud Platform . Usando esos datos combinados con la información en tiempo real mientras los juegos están sucediendo, Google determinará el ganador del juego actual. Las predicciones de Google NCAA se emitirán en un anuncio durante el medio tiempo de cada juego.

Según la publicación del blog sobre el tema, Google tendrá en cuenta "todo, desde quién bloquea más disparos por minuto (para el registro: juniors) hasta si los equipos con cierto tipo de mascota animal causan más malestares de March Madness (pista: miau ). "¿Pero las predicciones de Google NCAA serán correctas? Tendremos que esperar y ver.

Si bien la noción de utilizar el aprendizaje automático para predecir juegos deportivos es, sin duda, novedosa, Google espera que la experiencia le ayude a aplicar Google Cloud Platform a un aprendizaje más amplio. Uno podría imaginar el uso de aprendizaje automático para predecir desastres naturales, o incluso ayudar a responder a las áreas afectadas por desastres naturales, por ejemplo.

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