title: Forecasting the outcomes of sporting events with machine learning methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Панкратова Ярославна Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pankratova Aroslavna Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Байшев Олег Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bajsev Oleg Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 056040
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26611
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Аннотация
  к выпускной квалификационной работе на тему “Прогнозирование исходов спортивных событий с использованием методов машинного обучения”.
  Ключевые слова: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, спортивное прогнозирование, Tensorflow.
  Предмет исследования: статистическая информация о футбольных матчах.
  Цель исследования: разработка модели прогнозирования исходов футбольных матчей, основанной на методах глубокого обучения.
  Результаты: проведен обзор методов глубокого обучения, использованных в работе, построена и реализована на языке программирования Python с использованием библиотеки Tensorflow модель прогнозирования исходов футбольных матчей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Annotation
  to the final qualifying work on the topic “Forecasting the outcomes of sporting events with machine learning methods”.
  Subject of research: statistical information on football matches.
  Objective: to develop a model for predicting the outcome of football matches based on deep learning methods.
  Results: a review of the deep learning methods used in the work is conducted, a model for predicting the outcomes of football matches is built and implemented in the Python programming language using the Tensorflow library.
  The work includes 34 pages, 8 figures, 1 application with program code, 19 sources used.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спортивное прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sports forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Tensorflow
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting the outcomes of sporting events with machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование исходов спортивных событий с использованием методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26611/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 487,59 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Bajsev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26611/2/reviewSV_Otzyv_Bajsev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,6 MB