Что нам стоит ИИ построить. Как мы создали сервис предиктивной аналитики, прогнозирующий CS:GO-матчи лучше букмекеров

Мы — Дима и Слава.Так получилось, что мы создали стартап в невероятно конкурентной среде — предиктивной киберспортивной аналитике, а наши конкуренты — десятки букмекеров с огромными бюджетами и штатами разработчиков. Рассказываем, как мы к этому пришли.

Мы задались вопросом: “Можно ли в полностью оцифрованной многомиллиардной индустрии создать не просто что-то новое, но и эффективнее текущих технологий?”

2828

Окончание статьи порадовало) а так здорово. И интересно, реально ли подобные программы применять не только в играх?

2
Ответить

Спасибо, это самое простое применение технологии, на ее базе можно построить множество проектов во всей киберспортивной индустрии.

Помогать проф. командам, выдавать уникальную статистику (от которой действительно зависит исход матча), искать новые таланты и многое другое

1
Ответить

Поздравляем с первым комментарием 👍

1
Ответить