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postado por cantorslonim.com 2024/11/5 9:50:36

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O basquete do "Lampião" é praticado em casa 3️⃣ de campo e casas de apostas que dão bônus grátis sede fica em São Paulo.

O treinador do time do Brasil, Alexandre Gallo, também atuou pelo Flamengo em 2017.

Em agosto de 2010, foi anunciado que 🌈 o Fluminense, ex-equipe da Seleção Brasileira que havia conquistado a medalha de ouro olímpica de 2012 em Londres, iria representar 🌈 a Colômbia em um evento onde seria derrotado por 2–1 na semifinal por 3–1 na final contra a Argentina e, 🌈 posteriormente, pelo campeão do Torneio Internacional de Toulon.

Ele ficou com o Brasil na posição de "segundo homem do grupo", atrás 🌈 do compatriota Éder Aleixo, considerado "o

líder de forma invencível" e o único que pode fazer bonito o Brasil, apesar de 🌈 não terem recebido nenhuma convocação para o torneio pela FIFA até 2014.

Nos três anos de casas de apostas que dão bônus grátis passagem pelo Palmeiras, o 🌈 jogador foi o único técnico brasileiro com que se enquadrar entre os melhores técnicos.

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Machine Learning, ou em nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem as 🌛 odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas.

Talvez você tenha a 🌛 impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas nas apostas 🌛 e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para um fantástico 🌛 aprendizado que você jamais imaginou ter.

E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?

Se você buscar 🌛 na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:

É a capacidade dos computadores aprenderem e tomarem 🌛 decisões sem que sejam exatamente programados para isso.

Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de algoritmos matemáticos.

Vejam que 🌛 eu sapequei um negrito em "aprende-se através dos exemplos", porque é justamente através da quantidade de exemplos, ou da quantidade 🌛 de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender alguma coisa.

Um exemplo idiota 🌛 de aprendizado de máquina

Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso fique muito claro.

Vamos dizer 🌛 que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode ser:

O nosso simpático designer, o 🌛 Markin;

Uma garrafa de cerveja;Ou uma vaca.

Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo milhares de exemplos de Markinhos, 🌛 de garrafas de cervejas e de vacas.

E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer em meus exemplos, melhor será o 🌛 meu modelo de aprendizado de máquina.

As variáveis no aprendizado de máquina: nº de patas, muge?

Vamos dizer que eu, com toda 🌛 minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:

Quantidade de patas;Muge?

Portanto, temos aí uma variável numérica discreta que é a quantidade de 🌛 patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois valores: 0 para não, e 1 para 🌛 sim.

Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando para treinar o nosso modelo:

Maravilha! Depois de ter 🌛 mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir 🌛 achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma "nova coisa" como essa:

Ele dirá: "Ahá! Saporra aqui é 🌛 uma vaca! Com 99,99% de certeza!" E veja que para chegar a tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado 🌛 em aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.

Os algoritmos são as ferramentas para a solução de problemas

A árvore de decisão 🌛 é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver 🌛 um determinado problema.

Em outras palavras, algoritmos são como ferramentas, e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema.

Um 🌛 martelo pode ser ótimo para bater um prego, mas uma merda para coar um cafézinho.

Assim, a árvore de decisão foi 🌛 fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova 🌛 que até então não havia classificação alguma.

Aprendizado de máquina nas apostas de futebol

Essa é a hora que você deve se 🌛 perguntar:

Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning 🌛 nas apostas em futebol?

E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em 🌛 três categorias, que eram o Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca.

Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser 🌛 classificar uma partida que irá acontecer entre:Mandante;Empate;Visitante.

Ou, mesmo, se a partida terá mais ou menos de 2.

5 gols, ou ainda 🌛 se um determinado Handicap vai bater.

E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma 🌛 vez que a gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos 🌛 se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em aprendizado de máquina no futebol

Existe um campo de estudo 🌛 na ciência de dados chamado 'Feature Engineering', a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos.

Assim, entenda Feature Engineering 🌛 como a casas de apostas que dão bônus grátis capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.

Assim, para criar 🌛 um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:Nº de patasMuge?

Não tem nenhum valor! Porque 🌛 essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.

No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e 🌛 também exige uma complexidade maior para obtê-las.

No início de 2019, nós aqui do Clube fizemos um processo seletivo para contratar 🌛 um novo cientista de dados.

Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar o modelo de aprendizado de 🌛 máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo.

Vou trazer um exemplo das 5 primeiras linhas:

Um exemplo de um conjunto de 🌛 dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol

Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são elas:

'home_name': Nome do mandante,

'away_name': Nome do 🌛 visitante,

'home_score': Gols feitos pelo mandante na partida,

'away_score': Gols feitos pelo visitante na partida,

'final_result': Essa é a variável que queremos prever, 🌛 trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, por fim, A (Away) visitante,

'time': Tempo 🌛 em formato unix,

'home_pos': A posição do mandante antes dessa partida,

'away_pos': A posição do visitante antes dessa partida,

'round': A rodada do 🌛 campeonato,

'home_last5all_home': Saldo de gols do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_win': Nº de vitórias do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_draw': Nº 🌛 de empates do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_lose': Nº de derrotas do mandante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away': Saldo de gols 🌛 do visitante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_win': Nº de vitórias do visitante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_draw': Nº de empates do visitante 🌛 nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_lose': Nº de derrotas do visitante nas últimas 5 partidas,

'last5all_home_away_dif': A diferença do saldo entre as equipes, 🌛 ou seja: 'home_last5all_home' – 'away_last5all_away'

'fifa_home_ova': Score Geral do Mandante no Fifa

'fifa_home_att': Score de ataque do Mandante no Fifa

'fifa_home_mid': Score de 🌛 meio de campo do Mandante no Fifa

'fifa_home_def': Score de defesa do Mandante no Fifa

'fifa_away_ova': Score Geral do Visitante no Fifa

'fifa_away_att': 🌛 Score de ataque do Visitante no Fifa

'fifa_away_mid': Score de meio de campo do Visitante no Fifa

'fifa_away_def': Score de defesa do 🌛 Visitante no Fifa

'elo_home_score': Score Elo do Mandante

'elo_away_score': Score Elo do Visitante

'tfm_value_home': Valor de mercado do elenco mandante em Euros

'tfm_value_away': Valor 🌛 de mercado do elenco visitante em Euros

A casas de apostas que dão bônus grátis capacidade e criatividade de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental 🌛 para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas esportivas.

Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog 🌛 da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas 🌛 porque havia inserido a variável 'condições climáticas' ao seu modelo.

Entretanto, logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e 🌛 eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.

Por quê você deveria estudar Machine Learning como apostador?

Você provavelmente já deve ter percebido 🌛 que para se aventura na área do aprendizado de máquina ou mesmo da ciência de dados como um todo você 🌛 vai precisar aprender uma linguagem de programação.

Atualmente, as mais recomendadas pela comunidade são:PythonR

E vem justamente daí a maior vantagem nesse 🌛 caminho: ainda que você não consiga bons resultados a caminhada valerá a pena.

Aprender programação é útil para a vida

Se você 🌛 dedica anos da casas de apostas que dão bônus grátis vida para estudar o trading esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time 🌛 bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da 🌛 vida caso você fracasse em tornar-se um trader lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui.

Porque o que você irá aprender em 🌛 Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser 🌛 aplicados em diversas área da casas de apostas que dão bônus grátis vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.

Certa vez, o meu grande amigo 'Japa' me 🌛 disse algo que concordo muito: 'a programação é o novo inglês'.

Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, 🌛 o mesmo já está acontecendo com a programação que também é uma linguagem.

É você aprendendo uma forma de falar com 🌛 o seu computador o que fazer.

Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a 🌛 todos e aprendê-la no contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.

Angústia de estar perdendo tempo

Como um reforço do argumento anterior, 🌛 é angustiante dedicar seu tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja.

E volto a 🌛 repetir: ainda que você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada 🌛 do aprendizado terá valido a pena.

Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos 🌛 enfrentar.

Você dificilmente vai quebrar uma banca

Ao criar um modelo e, em seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casas de apostas que dão bônus grátis banca 🌛 se você for, com o perdão da palavra, um retardado.

Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao 🌛 seu programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.

Além disso, ao treinar um 🌛 modelo de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em dois conjuntos de dados:

Training Set: conjunto de treino;

Test Set: conjunto de 🌛 testes.

Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 🌛 nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo.

Se você teve os devidos cuidados em evitar o Overfitting 🌛 dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.

Programar é dar uma série de 🌛 instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha.

Assim, veja que coisa maravilhosa: o seu computador 🌛 não vai querer apostar toda a casas de apostas que dão bônus grátis banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense desfalcado.

A frieza lógica 🌛 dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade crua daquilo que 🌛 foi programado por você mesmo.

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Gostou? Então aproveite que esse ano, em parceria 🌛 com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a 🌛 programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas 🌛 de futebol.

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Blog da Pinnacle: é o melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.

Vou 🌛 ficando por aqui.

Nos vemos em nosso curso! ;)

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É torcedor do Palmeiras e Benfica, onde atuou por duas vezes (1996 e 1999).

Em 2004, foi eleito o melhor atleta 🔔 brasileiro de todos os tempos pelo Troféu Placar Brasil, recebendo uma menção honrosa no prêmio na categoria Melhor atleta de 🔔 2005.

Foi eleito o melhor atleta juvenil da edição de 2005 do Troféu Placar Brasil, na categoria Juniores.

Atualmente reside em São 🔔 Paulo, onde foi casado por 3 anos com a modelo e socialite Marise Paz.

Com ela mora uma das filhas do 🔔 músico Paulo Cezar

No mundo dos jogos de azar e das casas de apostas, as probabilidades desempenham um papel fundamental. Elas indicam a 💻 probabilidade de um determinado resultado acontecer e servem como base para o cálculo das ganhos potenciais dos jogadores. Mas quem 💻 define essas probabilidades? É isso que iremos esclarecer neste artigo.

O papel das casas de apostas

As casas de apostas são as 💻 encarregadas de definir as probabilidades para os diferentes eventos e mercados disponíveis para apostas. Elas utilizam algoritmos e modelos estatísticos 💻 sofisticados para avaliar a probabilidade de cada resultado, levando em consideração uma variedade de fatores, como o histórico de desempenho 💻 dos times ou atletas, as condições do jogo e as lesões, entre outros.

A influência dos corredores de apostas

Além das próprias 💻 casas de apostas, os corredores de apostas também exercem uma certa influência na definição das probabilidades. Esses intermediários trabalham em 💻 nome das casas de apostas e são responsáveis por ajustar as cotas em resposta à demanda dos jogadores. Assim, se 💻 um time ou atleta estiver recebendo mais apostas do que o esperado, o corredor de apostas poderá ajustar as cotas 💻 para reduzir o risco da casa de apostas.

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No mundo dos negócios, é importante conhecer as mentes por trás das marcas que utilizamos diariamente. Neste artigo, vamos explorar 🧬 a história dos fundadores e donos da BetKing, uma das casas de apostas online mais populares do Brasil.

A História da 🧬 BetKing

A BetKing foi fundada em 2013 por um grupo de empreendedores apaixonados por esportes e tecnologia. A empresa nasceu com 🧬 a missão de proporcionar aos brasileiros uma experiência de apostas online justa, segura e emocionante.

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