التعلم الآلي يتنبأ بالفريق الفائز ببطولة كأس العالم 2018

تشير الأساليب الإحصائية التقليدية في التنبؤ إلى أن الفريق الأكثر حظًا للفوز ببطولة كأس العالم 2018 هو البرازيل بـ16.6%، ثم ألمانيا بـ12.8%، فإسبانيا بـ12.5، حسب تقرير مجلة "إم آي تي تكنولوجي ريفيو" التابعة لجامعة ماساشوستس الأمريكية للتقنية.

لكن في السنوات الأخيرة طور الباحثون تقنيات التعلم الآلي التي لديها القدرة على التفوق على الأساليب الإحصائية التقليدية في التنبؤ.

فما الذي تتوقعه هذه التقنيات الجديدة للفائز ببطولة كأس العالم 2018؟

نموذج الغابة العشوائية
الإجابة عن التساؤل قدمتها نتائج أعمال الباحث أندرياس جول وبعض زملائه في جامعة دورتموند التقنية في ألمانيا الذين استخدموا مزيجًا من تقنيات التعلم الآلي، والإحصاءات التقليدية لإنشاء نموذج يُسمى الغابة العشوائية Random-Forest يحدد الفريق الأوفر حظًا للفوز بالنسخة الـ21 للمونديال، معتمدين في ذلك على محاكاة بطولة كأس العالم 100 ألف مرة.

ويحسب النموذج بنتيجة عدة فروع عشوائية مع تكرار ذلك عدة مرات، في كل مرة مع مجموعة مختلفة من الفروع المختارة عشوائيًا، فتكون النتيجة النهائية هي متوسط جميع أشجار القرار التي تم إنشاؤها عشوائيًا.

واستخدم جرول وزملائه هذا الأسلوب لتصميم نموذج بطولة كأس العالم 2018، حيث صمموا نتائج كل مباراة من المرجح أن تلعبها الفرق واستخدموا هذه النتائج لبناء المسار الأكثر احتمالًا في البطولة.

بدأوا مع مجموعة واسعة من العوامل المحتملة التي قد تحدد النتيجة، وتشمل هذه العوامل الاقتصادية مثل الناتج المحلي الإجمالي وتعداد السكان، وترتيب "فيفا" للفرق الوطنية، بالإضافة إلى خواص الفرق نفسها مثل متوسط أعمار اللاعبين، وعدد اللاعبين المحترفين في الفريق الذين لعبوا في دوري أبطال أوروبا، وما إلى ذلك.

ومن المثير للاهتمام أن نموذج الغابة العشوائية يسمح لفريق البحث بتضمين محاولات تصنيف تجريبية أخرى مثل التصنيفات المستخدمة من قبل شركات المراهنات.