Inteligentní manažer hry Fantasy Premier League

Abstract

Hra Fantasy Premier League poskytuje miliónom hráčov po celom svete možnosť stať sa na chvíľu manažérom svojho vlastného klubu. Výsledky a bodové ohodnotenie v hre závisia na správnom predvídaní, ako sa budú hráči chovať v skutočných futbalových zápasoch. Ak by pri tomto rozhodovaní pomáhal software na predikciu a analýzu budúcich výkonov hráčov, výsledky v hre sa môžu rapídne zlepšiť. Táto diplomová práca sa zaoberá návrhom a implementáciou predikčného modelu, ktorý využíva neurónové siete na predikcie časových radov počas celej sezóny v hre. Boli použité metódy na spracovanie dát o hráčoch a kluboch za posledné 4 sezóny. Výkonnosť a presnosť predikčných metód boli testované na dátach z poslednej sezóny Premier League a predikcie algoritmu sa vo väčšine prípadov blížili realite. Ak by sa užívateľ držal predikčného modelu v hre stopercentne, získal by väčší počet bodov ako bežný hráč, ktorý žiadny predikčný model nepoužíva.

Fantasy Premier League online game gives millions of players around the world the chance to become a manager of their club for a while. The results and scores in the game depend on correctly predicting how players will behave in real football matches. If the user had software for predicting and analyzing players' future performance, it would help with making decisions and the outcome of the game could significantly improve. This master's thesis deals with the design and implementation of a prediction model that uses neural networks for time series prediction throughout the game season. Various methods were used to process player and club data for the last 4 seasons. The results are presented in the form of a web application where users can use the created model on their teams. Performance and accuracy of prediction methods were tested on the data from the last season of the Premier League and algorithm predictions were in most of the cases close to reality. If the user used the prediction model's advice 100% in the game, he would score more points than a regular player who does not use any prediction model.