Система прогнозирования спортивных событий работает на основе искусственных нейронных сетей. 2

Процесс включает несколько этапов: 2

1. Сбор исходных данных о прошедших ранее спортивных событиях в определённом виде спорта. 2 Важным фактором является не только объём, но и качественный состав данных. 2
2. Выбор оптимальной архитектуры нейронной сети для решения задачи. 2
3. Разработка программного продукта для решения задачи прогнозирования. 2
4. Создание и структуризация обучающей выборки в соответствии с требованиями используемого специализированного программного обеспечения. 2 Выборка формируется на основе тестовых и контрольных результатов спортсмена, снимаемых в строго определённые периоды подготовки. 1 При необходимости возможно включение дополнительных, в том числе внешних факторов, например погодных. 1
5. Разработка алгоритма обучения нейронной сети. 2 Обучение состоит в подборе соответствующих весовых коэффициентов для обеспечения наибольшей точности функционирования сети. 2
6. Обучение и прогнозирование на основе использования нейронной сети. 2 На входы поступает вектор текущих контрольных и тестовых результатов спортсмена (команды), а с выхода сети снимается прогнозируемый результат. 1
7. Практическое применение созданной нейронной сети для прогнозирования вероятностей исходов спортивных событий. 2

Более точное и качественное спортивное прогнозирование даёт возможность специалистам принимать решения по изменению методики подготовки атлетов и команд, с целью достижения более высоких спортивных результатов. 1