গেমগুলি কেন সর্বদা যুক্তিসঙ্গত মনে হয়?
আপনি কি কখনও আপনার প্রিয় গ্রুপে বাজি রেখেছেন, তাদের সমস্ত অসুবিধা থাকলেও কেবল তাদের দেখছেন? হতাশ, তাই না? খেলাধুলার ফলাফলগুলি প্রায়শই মনে হয় এটি সুযোগের সাথে মেলে বলে মনে হয় তবে নির্ভরযোগ্য ব্যাখ্যা করার কোনও উপায় যদি থাকে তবে কী হবে? প্রবেশ করুন মেশিন অধ্যয়ন করতে-খেলাধুলায় গেমস প্লে করা যা গবেষণাকে পরিবর্তন করে যা আমাদের বলার পদ্ধতি পরিবর্তন করে।
প্লে গেমসে সিস্টেম কী শিখবে?
একটি মেশিনের অধ্যয়ন এমন মতবাদের মতো যা ঘুমায় না। চোখের আকারে এবং কী ঘটে তা ডেটার পরিমাণ অনুসন্ধান করে পদ্ধতি তারা মিস করতে পারে। প্রশিক্ষণ কম্পিউটার যদি কোনও ক্রীড়া পেশাদারের মতো ভাবেন তবে দ্রুত এবং নিরপেক্ষ।
তার লার্নিং মেশিনে, মেশিনটি ইতিহাসগুলি পূরণ করতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করে – খেলোয়াড়, টিম ওয়ার্ক, আবহাওয়া এবং এমনকি শক্তিশালী সরঞ্জাম হিসাবে। খেলাধুলা, দল প্রস্তুতি এবং সমিতিতে অনেক সাফল্যের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি একটি গোপন সস।
সবচেয়ে অনুমানযোগ্য কি
1। ডেটা সংগ্রহ: ভিত্তি তৈরি করতে
গ্রুপগুলি সম্পর্কে কিছু না জেনে সফল ম্যাচের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করার কল্পনা করুন। অসম্ভব, তাই না? এই কারণেই ডেটা সংগ্রহটি প্রথম এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ। যন্ত্রপাতিগুলির বৃত্তি নির্ভর করে:
- ইতিহাসের ফলাফল: তারা জিতেছে, ক্ষতি, টানছে।
- আগামীকাল খেলাধুলার: ফটো-রেকর্ড করা উদ্দেশ্যগুলি, এটি সহায়তা করে, সবচেয়ে খারাপ কাজ।
- প্রাকৃতিক উপাদান: সর্বোচ্চ সুবিধা সহ আবহাওয়া।
- গ্রুপ শক্তি: আঘাত, আধান এবং শিক্ষার পদ্ধতি।
পুরোপুরি ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য, সেরাটি বলা উচিত।
2।
ক্ষতিগ্রস্থ টুকরোগুলি হলে কাঁচা ডেটা একটি জগাখিচুড়ি। প্রযুক্তি স্থাপন এটিকে দূষিত করবে এবং মিডিয়ার মেডিকেল সংস্করণে উত্তরাধিকার হিসাবে পরিবর্তিত হবে। উদাহরণস্বরূপ:
- অপরিবর্তিত সঠিক শটের মতো প্রচুর সংমিশ্রণ।
- মুদ্রার অন্তর্ভুক্ত একটি খেলার মাঠ হিসাবে একটি আনুষ্ঠানিক ফর্ম।
- নমনীয় (যেমন, আবহাওয়া বনাম মরসুমে অভ্যন্তরীণ পরিধান) এর মধ্যে কষ্টগুলি নির্বাচন করা হয়।
এটি প্রমাণ করে যে অ্যালগরিদম একজন গবেষক হিসাবে কী আরও ভাল লাগে তা বোঝে।
3। সঠিক সংস্করণটি নির্বাচন করতে: মস্তিষ্ক যে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি
সব ধরণের শিক্ষার ধরণের সমান করা হয় না। অ্যালগরিদম বিভিন্ন পরিষেবার জন্য একটি ভিন্ন ব্যাখ্যা:
- নেটওয়ার্ক নিউরালস (এএনএস): পরিবর্তনগুলির মধ্যে কঠিন সভায় ভাল।
- বনহীন বন (আরএফএস): বৃহত্তর অস্ত্র এবং বিভিন্ন আকারের যত্ন নেওয়ার জন্য উপযুক্ত।
- অফগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে (এলআর): সাফল্য / ক্ষতি হিসাবে সাফল্য হিসাবে ভাল ব্যবসা।
- সহায়তা সহায়তা (এসভিএম) কর্মীরা সভার ফলাফল অনুসরণ করতে।
সঠিক সংস্করণ নির্বাচন করা খেলাধুলার ধরণ এবং উপলব্ধ উপর নির্ভর করে।
4 প্রশিক্ষণ এবং প্রমাণীকরণ: পাঠদান অ্যালগরিদম
এক ধরণের আর্কিক গেমস শেখানো হ’ল রুকি সকার প্লেয়ারকে ত্রুটি এবং কী দ্বারা পরীক্ষা কীভাবে ব্যবহার করবেন তা প্রশিক্ষণ দেওয়ার মতো। Historical তিহাসিক প্রোফাইল বিশ্লেষণ করে শিখার প্রকারগুলি এবং সঠিকতা পূরণের জন্য তাদের অংশগুলি আপডেট করুন। নিশ্চিতকরণ প্রমাণ করে যে পূর্বাভাসটি কেবল পছন্দের বিষয় তবে এটি কাগজের বিভিন্ন শীটে united ক্যবদ্ধ।
যথার্থতা, অর্থ, মনে রাখবেন এবং এফ 1 স্টুগি হিসাবে ইস্পাত আরও ভাল করতে সহায়তা করে।
5 .. ভবিষ্যদ্বাণী করা: শিক্ষাকে থাকার জন্য রাখা
প্রশিক্ষণ দেওয়া হলে, বাছাইটি নতুন ডেটা আইটেম থেকে ফলাফলের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:
- একটি সাম্প্রতিক অভিজ্ঞতার ঘটনার ভিত্তিতে দলটি বোট বি দিয়ে পরাজিত হয়েছে কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করা।
- উন্নত নিদর্শনগুলির পূর্বাভাস যেমন উদ্দেশ্যগুলি দেওয়া বা সরবরাহকারী হতে পারে।
এই প্রস্তাবগুলি ফোকাস করা হয় না – প্ল্যাটফর্মের বেটগুলি যদি কোনও গোষ্ঠীর পারফরম্যান্স হয় তবে বাস্তব সফ্টওয়্যার তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।
কেস রিসার্চ: প্রস্তাবের সফল নিবন্ধ
1। কাতার কাপ কান্ট্রি রূপান্তর
কাতার বিশ্বকাপ চলাকালীন, গবেষকরা একটি ব্যবহার করেছেন আন টাইপ এটি ভবিষ্যতের 75.42% সুদের হার অর্জন করেছে। কাঙ্ক্ষিত ফর্মটিতে মেট্রিকগুলি “অন টার্গেট” শুটিং এবং “শ্যুটিংয়ের সুযোগ” হিসাবে অন্তর্ভুক্ত ছিল।
2। উয়েফা চ্যাম্পিয়ন্স লিগ
অধ্যয়নের মডেলগুলির নিবন্ধগুলি ইউইএফএ লিগের মতো লম্বা আইটেমগুলির সাফল্য / অঙ্কন / ক্ষতি / ক্ষতি দেখতে পাবে, প্রতিযোগিতামূলক জায়গার নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে।
বিবৃতি পূর্বাভাস দেওয়া কঠিন
যদিও আমি প্রতিশ্রুতি দিচ্ছি, মেশিনের অধ্যয়ন ভাল নয়:
- উদ্ভিদ: প্রয়োজন বা হতাশাগুলি স্কিউ করার পূর্বাভাস দিতে পারে।
- জাতীয় সৃষ্টি: ক্ষতিকারক বা বিক্রেতার মতো অপ্রত্যাশিত বস্তুগুলি বিভক্ত নাও হতে পারে।
- বিপদগুলি বাড়ায়: রঙগুলি অধ্যয়নের ক্ষেত্রে ভাল করতে পারে তবে নতুন পণ্যগুলির সাথে ব্যর্থ হয়।
এই সমস্যাগুলি মূলধন এবং সংগ্রহের পদ্ধতিগুলিতে অবিচ্ছিন্ন সামঞ্জস্যের গুরুত্ব নির্দেশ করে।
ক্রীড়াগুলির যান্ত্রিক অধ্যয়নের জন্য কারখানা সহকারীটির ক্রিয়া
গেম টেস্টের সময়কালে ভবিষ্যতটি ভাল দেখাচ্ছে:
- একটি বড়: সঠিকভাবে সঠিক রঙগুলি ফর্মের মধ্যে কঠিন সম্পর্ক বুঝতে পারে।
- অতিরিক্ত পুনরুদ্ধারের ডেটা: প্রযুক্তি এবং আইওটি বিদ্যুৎ ব্যবহার করে জীবন্ত ম্যাচগুলিতে পূর্বাভাস ঘটে।
- একটি সি এর সিদ্ধান্ত নিতে – কোচদের সহায়তা করার জন্য নির্দিষ্ট পদ্ধতিগুলি অনুকরণ করতে পারে।
যখন প্রযুক্তি বিদ্রোহী, আমরা নিকটতম ভবিষ্যদ্বাণীগুলির নিকটতম হাঁটছি।
সূচক
একটি মেশিনের অধ্যয়ন বিজ্ঞানের পূর্বাভাস থেকে নাটকীয় গেমগুলিকে পরিবর্তন করেছে। সঠিক ডেটা এবং গতিতে ডেটার সংখ্যা বিশ্লেষণ করে, জিইউএএ, ট্রেলার, কোচ এবং অনুরূপ অনুরাগীদের সর্বাধিক মূল্যবান তথ্য সরবরাহ করে। এখনও সমস্যা থাকা সত্ত্বেও, গেমের সবচেয়ে নির্ভুলতার চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার প্রতিশ্রুতি।
প্রায়শই প্রশ্ন
স্পোর্টসের জন্য গেমসের একটি গেম সম্পর্কে কিছু প্রশ্ন এখানে রয়েছে:
- 1। 100% সঠিক মেশিনের জন্য স্টাডি মেশিন কি?
কোনও সিস্টেম আঘাত বা সিদ্ধান্ত হিসাবে করা যায় না এমন জিনিসগুলির যথার্থতা প্রমাণ করতে পারে না। - 2। কোন ধরণের গেমগুলি অধ্যয়ন থেকে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হয়
গ্রুপ তৈরি স্পোর্টস, বাস্কেটবল এবং ক্রিকেট তাদের আর্থিক উপকরণগুলির জন্য সেরাটি পড়েন। - 3। টাওয়ারিং টাওয়ারটি কীভাবে বৃত্তি ব্যবহার করে?
উপহাস ব্যবহার historical তিহাসিক এবং আপডেট অনুযায়ী চাপ প্রতিষ্ঠার জন্য ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যবহার করে। - 4। যান্ত্রিক গবেষণায় কী বাড়ানো যায়?
যখন প্যাটার্নটি নির্দেশে ভাল সম্পাদন করে তবে আরও বর্ণনা করতে ব্যর্থ হয় তখন বৃদ্ধি ঘটে। - 5 … ভবিষ্যদ্বাণীতে এআইওর ব্যবহার নিয়ে কি কোনও কঠিন সমস্যা আছে?
হ্যাঁ, ওষুধের মতো নিউজলেট বা তাদের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় প্রশ্নের পূর্বাভাস দেওয়ার অপব্যবহার।
