Rugby-Bot：利用多任务学习与细粒度特征进行橄榄球联盟分析
机器学习
2019-10-17 v1 机器学习
摘要
体育赛事极其复杂，需要大量指标才能准确描述。在进行多项预测时，应从单一来源进行，以保持预测间的一致性。我们提出了一种多任务学习方法，通过单一预测源生成用于分析的多项预测。为实现此方法，我们利用细粒度空间数据，采用宽深学习方法，构建了一种细粒度表示。此外，我们的方法可以预测分布而非单一数值点。我们以橄榄球联盟运动为例，展示了该方法的实用性，并将我们的预测引擎命名为“Rugby-Bot”。
引用
@article{arxiv.1910.07410,
title = {Rugby-Bot: Utilizing Multi-Task Learning & Fine-Grained Features for Rugby League Analysis},
author = {Matthew Holbrook and Jennifer Hobbs and Patrick Lucey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07410},
year = {2019}
}