Fare analisi di partite di calcio, e in generale di eventi sportivi, corrette è compito assai difficile che richiede competenze interdisciplinari complesse.

Prima di tutto bisogna capire quali spono i meccanismi alla base del funzionamento di un incontro di calcio e quali sono sono i parametri che infuiscono sui risultati finali, risultati che sono sicuramente plurimi: per esempio pareggio o vittoria di una delle due squadre, numero di gol segnati, risultato effettivo e tanti altri.

In questa fase è importantissimo liberarsi di tutti i pregiudizi tipici dei tifosi o degli pseudo-esperti di sport. A questo punto è necessario fare una accurata analisi dei dati da raccogliere e dei metodi più affidabili per raccoglierli.Il passo successivo consiste nel fare l'analisi predittiva.

Il primo step dell'analisi predittiva è il Deep Learning sui dati storici al fine di individuare i fattori influenti, le funzioni che esprimono questa influenza e i loro coefficienti di influenza sul risultato finale che si vuole pronosticare.

Il secondo step dell'analisi predittiva è l'applicazione dei risultati ottenuti dallo step prededente sui dati attuali per ottenere le probabilità per ogni risultato. Vorrei fare notare che i risultati di questa fase sono probabilità espresse numericamente e quindi difficilmente comprensibili per un essere umano.

Il tocco finale è l'analisi dei risultati e la preparazione della analisi degli eventi con un sistema semantico, basato su regole, per presentare i risultati in modo tale da renderli facilmente intellegibili agli utenti. Questa ultima fase impiega tecniche di Intelligenza Artificiale di tipo "stretto" per ottenere, grazie alla loro specificità, risultati più accurati.

Alla fine pensiamo di aver fatto un ottimo lavoro!

Questo testo è stato redatto da un sistema di IA e rivisto da un essere umano.