|
WTA
Ma
•
18:10
|
C. McNally
VS
|
1
1
85%
|
85%
|
|
Koblenz, Germany
Ma
•
17:00
|
R. Molleker
VS
|
2
2
83%
|
83%
|
|
Rosario, Argentina
Ma
•
20:00
|
R. Burruchaga
VS
|
1
1
80%
|
80%
|
|
M15 Huamantla
Ma
•
16:00
|
R. Sainz De
VS
|
2
2
80%
|
80%
|
|
Montpellier, France
Ma
•
17:30
|
F. Auger-A.
VS
|
1
1
80%
|
80%
|
|
Montpellier, France
Ma
•
18:40
|
U. Blanchet
VS
|
2
2
80%
|
80%
|
|
Cesenatico, Italy
Ma
•
19:00
|
F. Iannaccone
VS
|
2
2
80%
|
80%
|
Okosabb Tenisz Tippek
MI motorunk minden ATP és WTA tornán minden pontot és mintázatot elemez, a bonyolult statisztikákat átlátható, megbízható mérkőzés-elemzésekké alakítva.
Hagyd, hogy az MI segítse a meccsválasztásaidat – precíz előrejelzések a stabilabb nyereményekért.
A Grand Slamektől a helyi selejtezőkig platformunk minden mérkőzéshez tenisz elemzéseket kínál.
AZ ELŐREJELZÉS TUDOMÁNYA
Java-alapú motorunk folyamatosan gyűjti a hitelesített tenisz adatokat engedélyezett ATP és WTA forrásokból, biztonságos API-kon keresztül. Ezek részletes meccsstatisztikákat tartalmaznak, mint szervapontosság, breaklabdák, ászok, játékosfáradtság, pályatípus és valós idejű teljesítménymutatók.
Minden információt skálázható adatplatformunkon tárolunk – kifejezetten nagy gyakoriságú tenisz elemzéshez tervezve. Az élő eredményektől a múltbeli meccsekig, játékos rangsoroktól a menetrend-frissítésekig a rendszer minden részletet rögzít, hogy pontos tornaelemzések születhessenek.
A nyers tenisz adatok ritkán tökéletesek. Mielőtt bármilyen előrejelzés készül, rendszerünk normalizálja és ellenőrzi az ezernyi adatpontot, hogy kiszűrje az ellentmondásokat. Minden rekordot megtisztítunk, szabványosítunk és egységes szerkezetbe rendezünk, amit a tanuló modelljeink hatékonyan tudnak értelmezni.
Ez a lépés kulcsfontosságú – biztosítja, hogy az algoritmus következtetései strukturált, megbízható információkon alapuljanak. Az anomáliák és torzítások kiszűrésével minden mérkőzés előrejelzésénél megőrizzük az elemzési hitelességet.
Miután a nyers adatok feldolgozásra kerültek, saját fejlesztésű előrejelző motorunk – fejlett mély neurális hálózatokkal és adaptív mintafelismeréssel – veszi át az irányítást. Széles körű kontextuális tényezőket értékel, mint a játékos lendület, aktuális teljesítménytrendek, egymás elleni múlt, szerva-retúr hatékonyság, pályához való alkalmazkodás és mentális állóképesség tornahelyzetben. Ezeket a többdimenziós tényezőket integrálva a modell kivételes pontosságú és ismételhetően megbízható előrejelzéseket készít.