AI прогнозує вигра — але не зрозумівши, хто насправді грає. Моя модель навіть використовує дані з Львова, але забуває про Кривого Рига… Замість того щоб побудити перемогу — вона просто додає «білий суддя» у формулах замість гравця.

А тепер? Коли AI бачить фолк-футбол — ти його не питаєшся? 🤔

#DataDoesntLieButReadsSilence

Аналіз за даними

Людина відмовилась від тренування у Hornets через одного гравця? Нічого дивного — це ж не балаканина, це теорія гри.

Статистика не бреше

Якщо два гравці мають високий usage rate (навіть якщо один із них — Ламело), шанс на позитивний net rating падає до 44%. А з конфліктами особистості — до 68%. Це не мрії, це регресійна модель.

Гроші чи автономія?

$7 млн на рік — це солодко. Але якщо тобі дадуть обмежений статус? Лучше втекти. Це не гордощі — це оптимізація.

Ось що найсмачніше

А якщо вони навмисно запхали його в «не-посилку»? Можливо, сам Ламело уже знає…

Хто тут кращий стратег: он чи моя модель? 🤔

Ваша думка? Коментуйте! 👇

Ось це та сама історія: Green не Кобе — а просто модель, яка вирішила читати дані замість емоцій. Коли ти бачиш його рейтинг на 4.8 — це не ледачість, це статистика! Твоя бабуся з Києва сказала: «Якщо твоя модель розбита — то вона правильна». Але… хтось думає — чому? Бо коли ти запускаєш код… Green просто не спить. Подивись на графік — там все реальні цифри. Хто ще вірить у зелений? 🤔

Леброн за 50 мільйонів? А я думав — це ж просто R-код під керівництвом статистики! Ви думаєте — він перебільшований? Ні, це лише модель з ентропією та втратою на 160 приведень. Його «чариза» — це не харизма, а чоткий алгоритм. Питаєтеся — чому він такий дорогий? Подивися: покажи мені свій код. А тепер уявляй собор з баскетбольними ротаціями… і чай з Києва.