Я создал бота для ставок на спорт с искусственным интеллектом с помощью ChatGPT

• Сирадж создал бота для ставок на спорт с использованием ChatGPT.  

• Бот делает прогнозы на четыре лиги: НБА, МЛБ, футбол и хоккей.  

• Бот использует глубокое обучение и данные из социальных сетей для предсказания победителей.  

• Бот будет делать прогнозы на НБА, но может использоваться и для других видов спорта.  

• Используется язык программирования Python и пакеты OpenAI, scikit-learn, beautifulsoup, pytube и flask.  

• Модель будет состоять из предсказателя исторических данных, анализатора настроений и видеоповторов.  

• Важно начать с данных, так как они являются основой машинного обучения.  

• ChatGPT помогает выбрать API для получения спортивной статистики.  

• Используется API Sportsdata.io для получения данных об играх и игроках.  

• Сбор исторических данных за последние 30 дней для обучения модели.  

• ChatGPT помогает написать скрипт на Python для извлечения данных.  

• Используется логистическая регрессия для предсказания команды-победителя.  

• Простая регрессионная модель предсказывает команду-победителя, но этого недостаточно.  

• Добавление данных перед игрой, таких как штрафные санкции и травмы, улучшает модель.  

• Использование API спортивных данных для получения дополнительных данных о командах.  

• Использование конечной точки статистики игрока за сезон.  

• Вставка данных в CSV-файл и объединение с существующим CSV.  

• Построение модели логистической регрессии для предсказания команды-победителя.  

• Описание объединенного набора данных в формате CSV.  

• Включение различных показателей, таких как процент результативных передач и забитых мячей.  

• Возможность добавления данных о ставках, фэнтезийных данных и новостных лент.  

• Создание кода на Python для вывода десяти сообщений о "Лос-Анджелес Лейкерс".  

• Использование Reddit для бесплатного доступа к данным.  

• Применение GPT-3.5 для обобщения сообщений и вывода общего мнения.  

• Использование API YouTube для извлечения последних десяти видеороликов с матчами NBA.  

• Загрузка видео с помощью PyTube и анализ игры для команды, которую нужно выбрать.  

• Применение GPT-4 Vision для анализа видео и выдачи двоичного результата "выигрыш" или "проигрыш".  

• Использование Flask для создания веб-приложения на Python.  

• Развертывание приложения на Fly.io и использование его как Telegram-бота.  

• Проверка результатов ставок и благодарность зрителям за просмотр.