Архитектура нейронных сетей для футбольных прогнозов — техническое руководство по проектированию, обучению и оптимизации нейросетевых моделей для спортивного прогнозирования.

Выбор архитектуры

Полносвязные сети для табличных данных, LSTM для временных рядов формы, свёрточные для пространственных данных. Наши модели комбинируют несколько архитектур.

Обработка входных данных

Нормализация, кодирование категориальных признаков и обработка пропущенных значений критически важны для качества нейросетевых прогнозов.

Оптимизация и обучение

Адам-оптимизатор, снижение скорости обучения и ранняя остановка обеспечивают стабильную конвергенцию наших нейросетевых моделей.