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Alertas sobre a escalada nuclear na Ucrânia estão agora sendo emitidos com frequência e urgência crescentes, devido às mudanças dramática 👏 de política por alguns dos principais apoiadores ocidentais do Kyiv.

Alguns países europeus, incluindo Grã-Bretanha França e Alemanha - Estados 👏 Unidos mudaram de rumo dando à Ucrânia a luz verde para usar suas armas contra locais dentro da Rússia. Os 👏 dois últimos limitaram trafego pago para casa de apostas permissão aos ataques ucranianos destinados ao defender Kharkiv província – embora Joe Biden possa até mesmo 👏 levantar essa restrição geográfica também; estes passos são respostas às devastadoramente russas ataca na Ukraina muitos pontos além do seu 👏 alcance!

Estas mudanças na política ocidental – mais os planos do presidente francês Emmanuel Macron para enviar tropas francesas a treinar 👏 as forças ucraniana no local e até mesmo possivelmente lutar - aumentaram ansiedade de que Rússia possa empreender uma escalada 👏 nuclear como retaliação. Vladimir Putin aludiu essa possibilidade desde o dia da invasão Ucrânia, assim com outros altos funcionários russos 👏 principalmente Dmitry Medvedev (o vice-presidente)

Os líderes e especialistas do problema enfrentam o risco de uma escalada ser diabolicamente difícil 👏 para definir. É impossível fazer previsões sobre a escalação nuclear na maneira dos meteorologistas preverem chuva ou tornado, simplesmente dizendo 👏 que não há um procedimento confiável nem qualquer evidência sólida trafego pago para casa de apostas relação ao qual basear porque nunca houve crise num 👏 mundo com múltiplas potências nucleares cuja espiral culminou no uso das armas atômicaS ndice

Portanto, analistas e comentaristas que tentam determinar 👏 o risco de escalada russa se colocam no lugar do Putin para tentar ver mais estreitamente a guerra da Ucrânia 👏 como imaginam. No entanto eles não podem ter certeza das tentativas deles trafego pago para casa de apostas reconstruir as visões dele – com base 👏 na situação dos campos-de -campo (e nas mudanças ocorridas dentro dela), incluindo alterações políticas por parte daqueles apoiadores ocidentais ucraniano 👏 correspondem às suas percepções ”.

Mesmo que esse problema possa ser superado, há outro. As visões de Putin não são pertinentes 👏 definidas trafego pago para casa de apostas pedra – nenhum líder é - e podem mudar rapidamente com base nas suas reavaliação da guerra como 👏 está indo a Guerra Russa para o quê ele precisa fazer pra conseguir vitória? as conclusões dos forasteiro sobre escalada 👏 carecem qualquer fundamento sólido probatório além do Que Pútin E seus associados dizem no assunto Sim análise das últimas condições 👏 na Rússia pode impedir tal ataque nuclear (2024) A doutrina russa só poderá ajudar

Alguns especialistas atribuem um aumento nas ameaças 👏 de escalada nuclear russa a tentativas posturistas e intimidadoras, outros veem isso como preocupante.

Também não há nenhuma maneira infalível de 👏 determinar o valor das declarações que emanam do círculo interno Moscou. Eles são guias confiáveis para as verdadeiras crenças da 👏 Kremlin, portanto úteis na previsão sobre a verdade Putin pode realmente fazer? Ou eles fazem parte duma guerra informativa projetada 👏 pra irritar os ocidentais influenciando suas políticas governam como Ucrânia poderia ser com armas fornecidas pela OTAN

Porque não podemos saber 👏 o que Putin e trafego pago para casa de apostas política externa, a equipe de segurança nacional estão discutindo atrás das portas fechadas. Não há 👏 como descobrir se seus pronunciamentos públicos são avisos para levarem muito à sério ou táticas assustadoramente ignorada... O resultado? Alguns 👏 especialistas atribuem um aumento nas ameaças russas da escalada nuclear às tentativas poturadas/intimidação; outros veem isso ser preocupante!

Ao ponderar o 👏 problema da escalada, ajuda a imaginar como e onde Putin pode decidir usar armas nucleares. Certamente ele não choveria sobre 👏 os Estados Unidos ou Europa; isso seria suicida? Talvez atacasse Ucrânia - mas teria que encontrar um lugar sem tropas 👏 russas para evitar serem mortos também trafego pago para casa de apostas grande número! Ele poderia escolher oeste ucraniano longe das linhas de frente do 👏 ataque nuclear ainda assim poderiam lançar uma comunidade global com ataques contra as forças dos russos no país inteiro...

Além disso, 👏 a mensagem de Putin ao sul global e ocidentais simpáticos sobre o conflito na Ucrânia tem pintado no Ocidente como 👏 um sem-teto das preocupações legítima da segurança russa. Especialmente as aspirações do presidente Kyiv para se tornar membro trafego pago para casa de apostas OTAN 👏 com seus crescentes laços militares contra os EUA; usar armas nucleares seria uma má maneira...

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Mais importante ainda, apesar da "amizade sem limites" entre Pequim e Moscou o presidente Xi Jinping fez trafego pago para casa de apostas 👏 oposição ao uso de armas nucleares na Ucrânia clara.

Embora seja prudente se preocupar com a escalada e evitar passos que 👏 aumentem o risco baseado na certeza (inalcançável) de as ameaças da Rússia serem mero ruído, também é importante entender os 👏 riscos do aumento cortarem ambos. Putin não está imune deles!

Em última análise, não há como escapar da névoa de guerra. 👏 Nessas circunstâncias é essencial ter trafego pago para casa de apostas mente as desvantagens do erro – que quando estão envolvidas armas nucleares são catastrófica 👏 - mas sem sucumbir ao medo paralisante: infelizmente esse equilíbrio embora fácil prescrever pode ser difícil atacar o inimigo

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Planejamento, planejamento e planejamento.

Essa palavra é um ponto central nas nossas dicas.

Dessa forma, pesquisar e reunir o máximo de informações 😗 possíveis antes de fazer uma aposta é extremamente necessário.

Seja você um novato ou um veterano, é preciso ter uma visão 😗 ampla de todas as variáveis, o que só pode ser atingido através de muita pesquisa.

Assim, alguns apostadores seguem uma "rota" 😗 antes de fazer uma pesquisa:

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Machine Learning, ou em nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem as 🌜 odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas.

Talvez você tenha a 🌜 impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas nas apostas 🌜 e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para um fantástico 🌜 aprendizado que você jamais imaginou ter.

E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?

Se você buscar 🌜 na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:

É a capacidade dos computadores aprenderem e tomarem 🌜 decisões sem que sejam exatamente programados para isso.

Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de algoritmos matemáticos.

Vejam que 🌜 eu sapequei um negrito em "aprende-se através dos exemplos", porque é justamente através da quantidade de exemplos, ou da quantidade 🌜 de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender alguma coisa.

Um exemplo idiota 🌜 de aprendizado de máquina

Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso fique muito claro.

Vamos dizer 🌜 que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode ser:

O nosso simpático designer, o 🌜 Markin;

Uma garrafa de cerveja;Ou uma vaca.

Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo milhares de exemplos de Markinhos, 🌜 de garrafas de cervejas e de vacas.

E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer em meus exemplos, melhor será o 🌜 meu modelo de aprendizado de máquina.

As variáveis no aprendizado de máquina: nº de patas, muge?

Vamos dizer que eu, com toda 🌜 minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:

Quantidade de patas;Muge?

Portanto, temos aí uma variável numérica discreta que é a quantidade de 🌜 patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois valores: 0 para não, e 1 para 🌜 sim.

Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando para treinar o nosso modelo:

Maravilha! Depois de ter 🌜 mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir 🌜 achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma "nova coisa" como essa:

Ele dirá: "Ahá! Saporra aqui é 🌜 uma vaca! Com 99,99% de certeza!" E veja que para chegar a tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado 🌜 em aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.

Os algoritmos são as ferramentas para a solução de problemas

A árvore de decisão 🌜 é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver 🌜 um determinado problema.

Em outras palavras, algoritmos são como ferramentas, e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema.

Um 🌜 martelo pode ser ótimo para bater um prego, mas uma merda para coar um cafézinho.

Assim, a árvore de decisão foi 🌜 fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova 🌜 que até então não havia classificação alguma.

Aprendizado de máquina nas apostas de futebol

Essa é a hora que você deve se 🌜 perguntar:

Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning 🌜 nas apostas em futebol?

E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em 🌜 três categorias, que eram o Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca.

Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser 🌜 classificar uma partida que irá acontecer entre:Mandante;Empate;Visitante.

Ou, mesmo, se a partida terá mais ou menos de 2.

5 gols, ou ainda 🌜 se um determinado Handicap vai bater.

E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma 🌜 vez que a gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos 🌜 se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

As variáveis em aprendizado de máquina no futebol

Existe um campo de estudo 🌜 na ciência de dados chamado 'Feature Engineering', a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos.

Assim, entenda Feature Engineering 🌜 como a trafego pago para casa de apostas capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.

Assim, para criar 🌜 um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:Nº de patasMuge?

Não tem nenhum valor! Porque 🌜 essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.

No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e 🌜 também exige uma complexidade maior para obtê-las.

No início de 2019, nós aqui do Clube fizemos um processo seletivo para contratar 🌜 um novo cientista de dados.

Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar o modelo de aprendizado de 🌜 máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo.

Vou trazer um exemplo das 5 primeiras linhas:

Um exemplo de um conjunto de 🌜 dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol

Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são elas:

'home_name': Nome do mandante,

'away_name': Nome do 🌜 visitante,

'home_score': Gols feitos pelo mandante na partida,

'away_score': Gols feitos pelo visitante na partida,

'final_result': Essa é a variável que queremos prever, 🌜 trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, por fim, A (Away) visitante,

'time': Tempo 🌜 em formato unix,

'home_pos': A posição do mandante antes dessa partida,

'away_pos': A posição do visitante antes dessa partida,

'round': A rodada do 🌜 campeonato,

'home_last5all_home': Saldo de gols do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_win': Nº de vitórias do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_draw': Nº 🌜 de empates do mandante nas últimas 5 partidas,

'home_last5all_home_lose': Nº de derrotas do mandante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away': Saldo de gols 🌜 do visitante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_win': Nº de vitórias do visitante nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_draw': Nº de empates do visitante 🌜 nas últimas 5 partidas,

'away_last5all_away_lose': Nº de derrotas do visitante nas últimas 5 partidas,

'last5all_home_away_dif': A diferença do saldo entre as equipes, 🌜 ou seja: 'home_last5all_home' – 'away_last5all_away'

'fifa_home_ova': Score Geral do Mandante no Fifa

'fifa_home_att': Score de ataque do Mandante no Fifa

'fifa_home_mid': Score de 🌜 meio de campo do Mandante no Fifa

'fifa_home_def': Score de defesa do Mandante no Fifa

'fifa_away_ova': Score Geral do Visitante no Fifa

'fifa_away_att': 🌜 Score de ataque do Visitante no Fifa

'fifa_away_mid': Score de meio de campo do Visitante no Fifa

'fifa_away_def': Score de defesa do 🌜 Visitante no Fifa

'elo_home_score': Score Elo do Mandante

'elo_away_score': Score Elo do Visitante

'tfm_value_home': Valor de mercado do elenco mandante em Euros

'tfm_value_away': Valor 🌜 de mercado do elenco visitante em Euros

A trafego pago para casa de apostas capacidade e criatividade de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental 🌜 para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas esportivas.

Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog 🌜 da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas 🌜 porque havia inserido a variável 'condições climáticas' ao seu modelo.

Entretanto, logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e 🌜 eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.

Por quê você deveria estudar Machine Learning como apostador?

Você provavelmente já deve ter percebido 🌜 que para se aventura na área do aprendizado de máquina ou mesmo da ciência de dados como um todo você 🌜 vai precisar aprender uma linguagem de programação.

Atualmente, as mais recomendadas pela comunidade são:PythonR

E vem justamente daí a maior vantagem nesse 🌜 caminho: ainda que você não consiga bons resultados a caminhada valerá a pena.

Aprender programação é útil para a vida

Se você 🌜 dedica anos da trafego pago para casa de apostas vida para estudar o trading esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time 🌜 bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da 🌜 vida caso você fracasse em tornar-se um trader lucrativo.

Entretanto, esse problema não ocorre aqui.

Porque o que você irá aprender em 🌜 Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser 🌜 aplicados em diversas área da trafego pago para casa de apostas vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.

Certa vez, o meu grande amigo 'Japa' me 🌜 disse algo que concordo muito: 'a programação é o novo inglês'.

Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, 🌜 o mesmo já está acontecendo com a programação que também é uma linguagem.

É você aprendendo uma forma de falar com 🌜 o seu computador o que fazer.

Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a 🌜 todos e aprendê-la no contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.

Angústia de estar perdendo tempo

Como um reforço do argumento anterior, 🌜 é angustiante dedicar seu tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja.

E volto a 🌜 repetir: ainda que você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada 🌜 do aprendizado terá valido a pena.

Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos 🌜 enfrentar.

Você dificilmente vai quebrar uma banca

Ao criar um modelo e, em seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a trafego pago para casa de apostas banca 🌜 se você for, com o perdão da palavra, um retardado.

Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao 🌜 seu programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.

Além disso, ao treinar um 🌜 modelo de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em dois conjuntos de dados:

Training Set: conjunto de treino;

Test Set: conjunto de 🌜 testes.

Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 🌜 nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo.

Se você teve os devidos cuidados em evitar o Overfitting 🌜 dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.

Programar é dar uma série de 🌜 instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha.

Assim, veja que coisa maravilhosa: o seu computador 🌜 não vai querer apostar toda a trafego pago para casa de apostas banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense desfalcado.

A frieza lógica 🌜 dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade crua daquilo que 🌜 foi programado por você mesmo.

Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?

Gostou? Então aproveite que esse ano, em parceria 🌜 com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a 🌜 programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas 🌜 de futebol.

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Datacamp : um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados 🌜 que já conheci;

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Blog da Pinnacle: é o melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.

Vou 🌜 ficando por aqui.

Nos vemos em nosso curso! ;)

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