Předpovídání výsledků zápasů v šipkách
Predicting the Outcomes of Darts Matches
diploma thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/179416Identifiers
Study Information System: 247505
Collections
- Kvalifikační práce [11466]
Author
Advisor
Referee
Mrázová, Iveta
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science - Artificial Intelligence
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
1. 2. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
šipky|neuronové sítě|Markovův řetězec|strojové učení|rozhodovací stromyKeywords (English)
darts|neural networks|Markov chain|machine learning|decision treesTato práce se zabývá různými přístupy k modelování zápasů v šipkách. Porovnáváme ratingové modely, modely založené na statistikách a model, který na stavy hry a ná- hodné přechody mezi nimi nahlíží jako na Markovův řetězec. Součástí práce navrhujeme způsob výpočtu statistik reflektující jak dlouhodobou, tak krátkodobou formu soutěží- cích. S využitím detailního datasetu obsahujícího jednotlivé šipky také odvodíme, jak na základě stavu utkání volit cíl. Modely vyhodnocujeme dle standardních kritérií klasifikač- ních úloh, navíc však s využitím kurzů sázkových kanceláří odhadujeme ziskovost, pokud by dle predikcí modelů probíhalo sázení v praxi. 1
This thesis deals with various approaches to modeling darts matches. We compare rating models, models based on statistics and a model that views the game states and random transitions between them as a Markov chain. As a part of the thesis, we propose a method for calculating statistics reflecting both long-term and short-term form of the players. Using a detailed dataset containing individual darts, we also derive how to choose a target based on the state of the match. The models are evaluated according to standard criteria for classification problems, but in addition, using bookmakers' odds, we estimate the profitability if betting would take place in practice according to the models' predictions. 1