使用深度學習構建足球競賽預測模型之研究

摘要或動機

大數據時代促成運動賽事分析更加蓬勃發展，一般來說數據分析需要三個要素：資料、分析演算法和應用領域知識；隨著開放資料分享的普遍化，人們可以更輕易的取得資料並運用各式分析演算方法來針對有興趣的應用問題做出更精準的預測。 本研究以kaggle平台上所提供之歐洲職業足球比賽之公開資料集為基礎，使用目前最具分析潛力的深度學習技術─結合卷積神經網路（CNN）和全連接型神經網路的設計出一個五層的學習架構，建置出足球比賽結果的預測模型。此模型可直接預測主隊勝、負以及平手等三種結果，實驗結果亦展示出本研究所建置的SoccerNet預測模型優於過往的研究，有著更佳的預測能力；同時也驗證了使用公開資料集與CNN技術在球賽分析的可能性。而本研究所提的SoccerNet模型不僅可以運用於賽前的結果預測，亦可運用於球隊經營管理等決策，頗具有商業價值。