Deep Learning Sepakbola DNN: Cara Pintar ‘Meramal’ Skor Bola
Anisa Fitri Maulida
•
19 October 2023
•
2842
Sobat MinDi pasti sudah tahu bahwa hingga saat ini, teknologi terus saja dikembangkan oleh banyak peneliti untuk menghasilkan sesuatu yang bermanfaat bagi masyarakat ke depannya. Hal tersebut berlaku untuk dunia sepakbola, yang mulai menggunakan teknologi deep learning sepakbola ‘DNN’ untuk memprediksi hasil akhir atau skor pertandingan bola.
Melalui ‘DNN’ ini, kita dapat memahami lebih dalam tentang pola pertandingan dan bahkan memprediksi skor pertandingan dengan akurasi yang tinggi. Bagaimana caranya? Yuk, simak ulasan berikut!
Mengenal DNN: Alat Deep Learning Sepakbola Untuk Prediksi Skor Pertandingan
Deep Neutral Network (DNN) merupakan salah satu wujud deep learning yang bisa digunakan untuk memprediksi skor akhir sepakbola saat ini. Lebih detailnya, DNN merupakan otak buatan yang diprogram untuk mempelajari sesuatu dengan mendalam.
Supaya Sobat MinDi tidak bingung, biar MinDi bantu menjelaskan dengan bahasa sederhana, ya? Anggap saja DNN adalah sebuah pabrik yang memiliki berbagai lantai, di mana setiap lantai memiliki tugas khusus untuk memproses informasi.
Ketika kita memberikan data (misalnya, data pertandingan sepakbola) ke DNN, data tersebut masuk ke lantai pertama pabrik. Di sana, data diolah sedikit dan diteruskan ke lantai berikutnya. Proses ini berlanjut sampai lantai terakhir, di mana kita mendapatkan hasil akhir, seperti prediksi skor pertandingan.
Sesuai dengan namanya, keistimewaan DNN sebagai deep learning adalah kemampuannya untuk "belajar" dari data. Jadi, semakin banyak data pertandingan yang kita berikan, semakin baik pula DNN dalam memprediksi hasil pertandingan di masa depan. Sebab, DNN dapat memahami pola-pola dan tren dari data-data sebelumnya.
Apa Manfaat Menggunakan DNN?
Jika Sobat MinDi senang menonton pertandingan sepakbola baik tingkat internasional maupun nasional, pasti sudah tidak asing dengan keberadaan meramal alias prediksi sepakbola seperti ini. Betul?
Bisa dikatakan bahwa adanya prediksi seperti ini, merupakan ‘ritual’ yang sudah lama ada. Bedanya, mereka yang memprediksi tidak selalu menggunakan metode yang sama. Nah, di sini MinDi akan memberitahu apa saja manfaat menggunakan DNN sebagai metode deep learning sepakbola yang kekinian:
1.Tingkat Akurasi yang Tinggi
Seperti yang diketahui sebelumnya, DNN merupakan alat yang dapat mempelajari beragam masalah berdasarkan data-data yang ada. Ibarat sedang belajar untuk ujian, semakin banyak sub-bab yang dipelajari, maka kemungkinan tingkat menjawab soal akan semakin akurat. Dengan catatan, data yang dimasukan merupakan data yang selaras dengan permasalahan yang dihadapi saat ini.
Pemahaman Bola yang Lengkap
Harus Sobat MinDi pahami, bahwa keberhasilan meraih skor tinggi di lapangan bukan hanya ditentukan oleh kemampuan pemain mengeksekusi tendangan ke gawang, tapi juga dipengaruhi oleh berbagai faktor lainnya.
Sebagai deep learning sepakbola, DNN dapat menemukan faktor-faktor lainnya dengan cermat. Seperti faktor strategi tim, kondisi fisik pemain, hingga faktor-faktor eksternal seperti cuaca atau suasana stadion.
Hebatnya lagi, DNN juga dapat menangkap momen yang mungkin jarang disadari. Contohnya, DNN mungkin menemukan bahwa sebuah tim cenderung selalu kebobolan gol di menit-menit akhir saat bermain di stadion tertentu atau ketika menghadapi tim dengan formasi tertentu.
Tentunya, data-data tersebut bisa mempengaruhi prediksi skor akhir pertandingan. Bahkan, DNN pun bisa dikatakan lebih unggul, sebab kemampuannya untuk menangkap pola yang mungkin saja tidak disadari oleh manusia dalam pengamatannya.
Alat yang Multifungsi
Tidak hanya bisa memprediksi skor, DNN memiliki kelebihan untuk menjawab permasalahan yang masih ada kaitannya dengan dunia sepakbola. Contohnya, memprediksi strategi lawan, mempelajari taktik andalan yang sering digunakan para pemain, memprediksi tingkat cedera, dan masih banyak lagi.
Bisa dikatakan bahwa DNN merupakan alat yang sangat multifungsi, asalkan diprogram dengan benar. Maka tidak heran bila DNN banyak digunakan tidak hanya oleh penggemar, melainkan oleh klub sepakbola bahkan penyelenggara pertandingan sepakbola sekaligus.
Bisa Digabungkan Dengan Beragam Variabel
Masih menyambung dengan poin sebelumnya, DNN memiliki keunggulan dalam memproses semua variabel tertentu secara bersamaan untuk menghasilkan prediksi yang holistik.
Misalnya, saat memprediksi skor pertandingan yang akan dilaksanakan di malam hari dengan hujan dan salah satu tim memiliki riwayat performa buruk di kondisi cuaca tersebut, DNN akan mempertimbangkan semua informasi ini untuk menghasilkan prediksi skor.
Bisa dikatakan bahwa semua prediksi skor pasti akan berbeda-beda di setiap situasi pertandingan, bercermin dengan semua data yang telah dimasukan.
Bagaimana, Sobat MinDi? Canggih bukan DNN ini? Hanya dengan memasukan data, kita dapat memprediksi beragam masalah berdasarkan data yang ada. Oh, ya! Sobat MinDi harus ingat-ingat kembali bahwa deep learning seperti DNN sebenarnya tidak hanya bisa digunakan di ranah sepakbola saja, melainkan pada ranah bisnis juga.
Untuk mensukseskan bisnis dengan memberikan prediksi tren bisnis yang akurat, Sobat MinDi bisa mempelajari DNN dan teknologi deep learning lainnya dengan mengikuti Corporate Training dari dibimbing.id.
Mengapa harus dibimbing.id? Sebab, Corporate Training merupakan kelas yang memperbolehkan para siswanya untuk bisa membuat jadwal dan silabus sendiri. Jadi, Anda tidak perlu khawatir harus bentrok dengan jadwal lain dan bisa belajar mengenai deep learning sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Cara Menggunakan DNN Untuk Prediksi Skor Sepakbola
Kira-kira, bagaimana cara DNN sebagai deep learning sepakbola dapat membuat prediksi skor akhir? Seperti ini caranya:
1.Mengumpulkan Data
Sebelum kita mulai, pertama-tama kita perlu data. Data ini bisa kita dapatkan dari catatan pertandingan sebelumnya yang mencakup skor pertandingan, statistik pemain, taktik tim, kondisi cuaca, dan banyak lagi. Bayangkan pengumpulan data ini seperti mengumpulkan cerita-cerita lama dari pertandingan yang sudah terjadi.
Pembersihan Data
Setelah kita memiliki "cerita" dari pertandingan sebelumnya, kita perlu memastikan cerita ini rapi dan mudah dibaca oleh komputer. Dengan cara menghilangkan informasi yang tidak penting, mengubah semua informasi menjadi angka, dan memastikan angka-angka ini berada dalam skala yang sama.
Kenapa harus diubah menjadi angka? Sederhananya, teknologi seperti DNN itu mirip-mirip dengan kalkulator. Dia hanya bisa memahami angka, bukan kata atau gambar seperti yang kita lihat. Jadi, untuk membuat DNN "membaca" dan "memahami" informasi seperti kita, kita perlu mengubah semua data menjadi angka.
Mengubah data menjadi angka tentunya membutuhkan metode tertentu. Contohnya, Pengkodean Integrer, One Hot Encoding, dan Learner Embedding. Untuk lebih jelas, akan lebih baik jika Anda mengikuti kelas bersama mentor yang berpengalaman di bidangnya.
Pembuatan Model DNN
Membuat model DNN mirip dengan membangun rumah mainan dari kumpulan balok lego. Setiap balok lego mewakili apa yang kita sebut "neuron”, kita bisa menggabungkan balok-balok ini menjadi berbagai bentuk dan tingkatan sesuai keinginan kita.
Pertama, kita memilih berapa banyak lantai atau "lapisan" yang kita inginkan untuk rumah mainan kita. Dalam DNN, kita menyebutnya "lapisan tersembunyi". Semakin banyak lapisan yang kita tambahkan, semakin rumit bentuk rumah mainannya, tapi juga semakin canggih kemampuannya.
Setelah itu, kita menentukan berapa banyak balok atau "neuron" yang kita inginkan di setiap lantai. Setiap neuron ini memiliki tugas khusus: menerima informasi, memprosesnya, dan mengirimkannya ke neuron lain. Semakin banyak lantai, semakin detail informasinya.
Kemudian, kita harus menentukan bagaimana setiap balok atau neuron ini saling berkomunikasi. Dalam dunia DNN, ini disebut "fungsi aktivasi". Fungsi ini mirip dengan pintu di rumah kita; pintu bisa terbuka lebar, sedikit terbuka, atau tertutup, tergantung informasi yang diterima neuron.
Baik, mari kita jelaskan pembuatan model DNN dengan cara yang lebih mendalam tapi tetap sederhana.
Membuat model DNN mirip dengan membangun rumah mainan dari kumpulan balok lego. Setiap balok lego mewakili apa yang kita sebut "neuron", dan kita bisa menggabungkan balok-balok ini menjadi berbagai bentuk dan tingkatan sesuai keinginan kita.
Pertama, kita memilih berapa banyak lantai atau "lapisan" yang kita inginkan untuk rumah mainan kita. Dalam DNN, kita menyebutnya "lapisan tersembunyi". Semakin banyak lapisan yang kita tambahkan, semakin rumit bentuk rumah mainannya, tapi juga semakin canggih kemampuannya.
Setelah itu, kita menentukan berapa banyak balok atau "neuron" yang kita inginkan di setiap lantai. Setiap neuron ini memiliki tugas khusus: menerima informasi, memprosesnya, dan mengirimkannya ke neuron lain.
Kemudian, kita harus menentukan bagaimana setiap balok atau neuron ini saling berkomunikasi. Dalam dunia DNN, ini disebut "fungsi aktivasi". Fungsi ini mirip dengan pintu di rumah kita; pintu bisa terbuka lebar, sedikit terbuka, atau tertutup, tergantung informasi yang diterima neuron.
Setelah rumah mainan dari lego ini selesai dibangun, kita siap untuk membiarkan mainan ini "bermain" dengan data atau informasi yang kita miliki, agar ia bisa "belajar" dan menjadi semakin pintar.
Optimasi dan Penyesuaian
Mungkin komputer kita belum belajar dengan sempurna pada percobaan pertama. Jika demikian, kita mungkin perlu mengubah sedikit struktur otaknya, memberinya lebih banyak cerita atau mengajarkannya dengan cara yang berbeda.
Implementasi
Kita sudah selesai, Sobat MinDi! Waktunya alat ini digunakan untuk meramal skor dalam pertandingan klub kesukaan kita.
Baca Juga: Big Data Analytics: Pengertian, Jenis, dan Cara Kerjanya
Bukan sekadar tren, penggunaan deep learning sepakbola merupakan revolusi dalam cara kita memahami dan menganalisis permainan dan pertandingan sepakbola saat ini.
Dengan memanfaatkan kekuatan deep learning, kita dapat membuka wawasan baru, memprediksi hasil pertandingan dengan lebih akurat, dan bahkan menggali potensi yang belum terungkap dari pemain dan strategi tim.
Tentunya deep learning sepakbola tidak akan bisa berjalan lancar, jika data dan modelnya tidak bisa diprogram dengan baik. Maka dari itu, bagi Sobat MinDi yang ingin menggunakan DNN untuk kepentingan bola ataupun bisnis, disarankan untuk belajar terlebih dahulu di kelas Corporate Training. Di sana, Anda akan diawasi oleh mentor yang sudah berpengalaman di bidangnya.
Tags
