2018年9月1日，週末五大聯賽火熱進行，在結束的一場西甲比賽中，赫塔菲與巴拉多利德以0-0的比分結束這場西甲大戰。兩隊分別是上賽季和本賽季的升班馬，相對冷門的賽事讓不少彩民犯了難，西甲球隊尤其重視主場成績，特別是中下游球隊。這場0-0的平局令不少彩民損失慘重，網易紅彩的人工智能產品--紅彩五星指數準確命中這場平局，本場的賠率也達到了3.1，跟投的彩民盈利不斷。
剛剛過去五天中，網易紅彩的人工智能產品在足彩預測中拿出上佳表現，澳彩五星指數16場比賽命中11場。對於足彩比賽的預測，每個分析師有自己的研究與判斷，人工智能通過大數據的整合運算，建模推演賽果，用數字去最大化的呈現比賽結果，不能說百分百正確，但已經是在諸多數學可能中最有利的選擇，建立在算法之上的足彩預測，才是最靠譜的。
澳彩賠率的重要性不言而喻，只要是玩彩票的都知道，你可以不看其他公司的賠率，但澳彩的賠率不能不參考。澳彩的操盤系統和操盤手在業界一直都是以穩定著稱，他們的賠率變化比一般公司更能反映莊家意圖和真實看好的球隊，在紛繁複雜的盤口和賠率變動中如何看透變化背後的玄機，成為彩民能夠盈利的關鍵。澳彩五星指數就是網易紅彩應彩民需求而生的數據產品，用數據模型直接把澳彩看好的真實意圖展現在彩民面前，省時省力。
面對每日眾多比賽，紅彩的澳彩五星指數模型就是在此基礎上，建模並找出最佳方案選擇。這可能涉及到對未來的預期，想像，以及假設檢驗。這個主體經常處在真實環境中，當時間節點到了的時候，系統需要輸出當前找到的最佳方案。這個方案可最大程度上能夠保證彩民的盈利。
舉個例子，季前足球賽，不管是友誼賽還是更具競爭性一些盃賽，近年來對球隊都越來越重要。有些盃賽競彩都會開售，比如剛結束的國際冠軍盃，因為這些球隊名氣很大，競彩幾乎每場比賽都開放。但因為這些比賽都是友誼賽性質，彩民很不好把握，經常會出現上下半場近乎是兩支球隊的現象。
這些季前足球賽，球隊更關心的是考察新隊員及陣容的磨合，而不是實際結果。很多豪門在全世界旅行的同時，獲得更多新球迷和可觀的收入。賽季之前球員受傷的風險也是個問題，季前賽有相當多的水分，尤其今年又恰逢世界盃，各豪門中的多名主力都缺席了備戰，像馬競、曼城等隊基本就是奔著練兵去的。那麼彩民能使用季前賽結果作為新賽季的參考來購買競彩嗎？ 答案是確定的，球隊的季前賽確實會影響他們整個賽季的表現，但是要怎麼參考呢？
今年因為受到世界盃影響，數據並不完全準確，我們來看上賽季的數據：在2016/17賽季，有九支球隊在英超聯賽的得分比上一賽季高。其中有七個俱樂部在2016夏季季前賽的每場得分高於2015/16賽季；這是不是預示著他們的狀態正變得越來越好？整體上看，他們的季前賽表現與最近結束的賽季相比，每場比賽提高了0.54分。
在2016/17賽季比上一年得分高的九支球隊中，有兩個隊在2016年夏天的季前賽中表現比之前的聯賽更差：曼城隊和托特納姆熱刺隊- 但這兩個隊在2016/17賽季的最終排名都比上一年更高。在聯賽排名另一端， 2016年夏天，桑德蘭隊四勝二負。但賽季一開始，他們就如石沉大海一樣消失得無影無蹤。這說明了不僅頂級球隊的季前表現不能完全代表他們在賽季會有什麼樣的表現，其他球隊也是如此。
上面的例子說明了將季前表現作為競彩指南所存在的問題。有無數的變數要考慮，如對手水平、俱樂部為了在季前賽獲得贏利而長途旅行的距離，以及球隊磨合新球員乃至新教練的實驗等等。僅考慮季前表現就進行競彩並不明智，但完全不考慮季前表現也似乎是愚蠢的，因為桑德蘭就是個很好的例子。
深度學習也是人工智能的一大優勢，數據模型可以把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精準複雜的處理。這類技術完全可以利用到足彩。足彩數據模型完全可以通過複雜的計算方法，找出一些影響比賽結果的因素，包括各項賽事的賽果分析、比賽時的天氣、球員的家庭成員、教練的生日，都將成為“有意義”的數據。趕緊來紅彩嘗試試用澳彩五星指數挑選比賽吧，讓你的盈利大大增加，讓我們期待足彩界AlphaGO的誕生。
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