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A primeira partida entre os dois homens ocorreu em 3 de setembro, com vitória dos cariocas por 2–1.

Após a primeira 8️⃣ partida, o atacante anunciou casa das aposta com aposentadoria do futebol, em função de uma cirurgia sofrida a bordo de um avião.

No entanto, 8️⃣ seu auxiliar técnico, Renato Guedes e a Seleção Brasileira enviaram um comunicado no dia 7 de fevereiro dizendo que o 8️⃣ jogador "estava de volta a jogar, assim como o treinador se preparava, e os jogadores começaram a ensaiar, com seus 8️⃣ treinamentos completos, até que a cirurgia fora concluída".

O atacante marcou seu primeiro gol pelo Botafogo

na goleada por 2–0 sobre o 8️⃣ Corinthians na Arena Pernambuco em 28 de setembro do mesmo ano.

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vários navios disponíveis para reparos, e um número limitado é para cada classe.

Em 💻 20 de Fevereiro de 2016, o porta-malas "Rexton Royal" foi revelado como sendo uma réplica do porta-malas "Queen", em vez 💻 de um navio de passageiros, apesar de que o mesmo é realmente um navio de passageiros.

A porta está mais alta 💻 e tem um formato mais alto do que as outras duas peças do navio.

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Machine Learning, ou em nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem as 0️⃣ odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas.

Talvez você tenha a 0️⃣ impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas nas apostas 0️⃣ e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para um fantástico 0️⃣ aprendizado que você jamais imaginou ter.

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

Se você buscar 0️⃣ na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:

É a capacidade dos computadores aprenderem e tomarem 0️⃣ decisões sem que sejam exatamente programados para isso.

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

Vejam que 0️⃣ eu sapequei um negrito em "aprende-se através dos exemplos", porque é justamente através da quantidade de exemplos, ou da quantidade 0️⃣ de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender alguma coisa.

Um exemplo idiota 0️⃣ de aprendizado de máquina

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

Vamos dizer 0️⃣ que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode ser:

O nosso simpático designer, o 0️⃣ Markin;

Uma garrafa de cerveja;Ou uma vaca.

Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo milhares de exemplos de Markinhos, 0️⃣ de garrafas de cervejas e de vacas.

E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer em meus exemplos, melhor será o 0️⃣ meu modelo de aprendizado de máquina.

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

Vamos dizer que eu, com toda 0️⃣ minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:

Quantidade de patas;Muge?

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

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

Maravilha! Depois de ter 0️⃣ mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir 0️⃣ achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma "nova coisa" como essa:

Ele dirá: "Ahá! Saporra aqui é 0️⃣ uma vaca! Com 99,99% de certeza!" E veja que para chegar a tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado 0️⃣ em aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.

Os algoritmos são as ferramentas para a solução de problemas

A árvore de decisão 0️⃣ é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver 0️⃣ um determinado problema.

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

Um 0️⃣ martelo pode ser ótimo para bater um prego, mas uma merda para coar um cafézinho.

Assim, a árvore de decisão foi 0️⃣ fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova 0️⃣ que até então não havia classificação alguma.

Aprendizado de máquina nas apostas de futebol

Essa é a hora que você deve se 0️⃣ perguntar:

Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning 0️⃣ nas apostas em futebol?

E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em 0️⃣ três categorias, que eram o Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca.

Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser 0️⃣ 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 0️⃣ se um determinado Handicap vai bater.

E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma 0️⃣ vez que a gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos 0️⃣ se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em aprendizado de máquina no futebol

Existe um campo de estudo 0️⃣ na ciência de dados chamado 'Feature Engineering', a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos.

Assim, entenda Feature Engineering 0️⃣ como a casa das aposta com capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.

Assim, para criar 0️⃣ um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:Nº de patasMuge?

Não tem nenhum valor! Porque 0️⃣ essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.

No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e 0️⃣ também exige uma complexidade maior para obtê-las.

No início de 2019, nós aqui do Clube fizemos um processo seletivo para contratar 0️⃣ um novo cientista de dados.

Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar o modelo de aprendizado de 0️⃣ máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo.

Vou trazer um exemplo das 5 primeiras linhas:

Um exemplo de um conjunto de 0️⃣ 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 0️⃣ 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, 0️⃣ trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, por fim, A (Away) visitante,

'time': Tempo 0️⃣ 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 0️⃣ 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 0️⃣ 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 0️⃣ 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 0️⃣ 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, 0️⃣ 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 0️⃣ 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': 0️⃣ 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 0️⃣ 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 0️⃣ de mercado do elenco visitante em Euros

A casa das aposta com capacidade e criatividade de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental 0️⃣ para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas esportivas.

Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog 0️⃣ da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas 0️⃣ porque havia inserido a variável 'condições climáticas' ao seu modelo.

Entretanto, logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e 0️⃣ eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.

Por quê você deveria estudar Machine Learning como apostador?

Você provavelmente já deve ter percebido 0️⃣ que para se aventura na área do aprendizado de máquina ou mesmo da ciência de dados como um todo você 0️⃣ vai precisar aprender uma linguagem de programação.

Atualmente, as mais recomendadas pela comunidade são:PythonR

E vem justamente daí a maior vantagem nesse 0️⃣ caminho: ainda que você não consiga bons resultados a caminhada valerá a pena.

Aprender programação é útil para a vida

Se você 0️⃣ dedica anos da casa das aposta com vida para estudar o trading esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time 0️⃣ bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da 0️⃣ vida caso você fracasse em tornar-se um trader lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui.

Porque o que você irá aprender em 0️⃣ Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser 0️⃣ aplicados em diversas área da casa das aposta com vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.

Certa vez, o meu grande amigo 'Japa' me 0️⃣ disse algo que concordo muito: 'a programação é o novo inglês'.

Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, 0️⃣ o mesmo já está acontecendo com a programação que também é uma linguagem.

É você aprendendo uma forma de falar com 0️⃣ o seu computador o que fazer.

Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a 0️⃣ todos e aprendê-la no contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.

Angústia de estar perdendo tempo

Como um reforço do argumento anterior, 0️⃣ é angustiante dedicar seu tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja.

E volto a 0️⃣ repetir: ainda que você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada 0️⃣ do aprendizado terá valido a pena.

Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos 0️⃣ enfrentar.

Você dificilmente vai quebrar uma banca

Ao criar um modelo e, em seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa das aposta com banca 0️⃣ se você for, com o perdão da palavra, um retardado.

Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao 0️⃣ seu programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.

Além disso, ao treinar um 0️⃣ modelo de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em dois conjuntos de dados:

Training Set: conjunto de treino;

Test Set: conjunto de 0️⃣ testes.

Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 0️⃣ nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo.

Se você teve os devidos cuidados em evitar o Overfitting 0️⃣ dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.

Programar é dar uma série de 0️⃣ instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha.

Assim, veja que coisa maravilhosa: o seu computador 0️⃣ não vai querer apostar toda a casa das aposta com banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense desfalcado.

A frieza lógica 0️⃣ dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade crua daquilo que 0️⃣ foi programado por você mesmo.

Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?

Gostou? Então aproveite que esse ano, em parceria 0️⃣ com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a 0️⃣ programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas 0️⃣ de futebol.

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Além disso, para quem quer 0️⃣ se aprofundar nessa área, deixo as seguintes sugestões:

Kaggle: Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões.

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

Vou 0️⃣ ficando por aqui.

Nos vemos em nosso curso! ;)

I refer to all the days as "Bonus Days." Now that I am in my golden years I refer to them as "Double Bonus Days!"