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mitzvahceremonies.com:2024/12/6 23:39:44

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Londres: Oxford Street pode se tornar uma área sem trânsito, segundo novos planos do prefeito Sadiq Khan

A famosa Oxford Street 💶 de Londres pode finalmente se tornar uma área exclusiva para pedestres, de acordo com novos planos anunciados pelo prefeito da 💶 cidade, Sadiq Khan, casa de apostas para afiliados terça-feira. Esse tema é debatido há anos sobre como revitalizar a região.

O gabinete do prefeito afirmou 💶 que os planos incluem "transformar a rua casa de apostas para afiliados uma avenida sem trânsito, criando um belo espaço público.", afirmou o gabinete 💶 do prefeito casa de apostas para afiliados um comunicado.

A Oxford Street recebe mais de 500.000 visitantes todos os dias, de acordo com o comunicado, 💶 e abriga lojas emblemáticas como a Selfridges e a John Lewis.

No entanto, a famosa faixa de compras mundiais tem enfrentado 💶 desafios nos últimos anos. Os números de turistas ainda não se recuperaram completamente desde a pandemia, de acordo com o 💶 gabinete do prefeito. Algumas lojas insígnia fecharam e a rua viu uma proliferação de lojas vendendo itens como doces americanos.

"A 💶 Oxford Street era uma joia da coroa do setor de varejo do Reino Unido, mas não há dúvida de que 💶 ela sofreu muito nas últimas décadas", disse o prefeito no comunicado. "Ação urgente é necessária para dar à famosa rua 💶 de compras uma nova chance."

Khan, que é membro do Partido Trabalhista e foi reeleito para um terceiro mandato como prefeito 💶 de Londres casa de apostas para afiliados maio, tentou regenerar a área anteriormente, mas seus planos foram bloqueados pelo Conselho da Cidade de Westminster, 💶 que é responsável pela administração da região local.

O plano mais recente de Khan depende de que o governo lhe conceda 💶 poderes de planejamento extras, o que, porcasa de apostas para afiliadosvez, limitaria algumas das poderes do Conselho da Cidade de Westminster.

A Vice-primeira 💶 Ministra Angela Rayner elogiou o plano de Khan, afirmando casa de apostas para afiliados um comunicado que ele "impulsionará o crescimento, criando novos empregos, 💶 gerando atividade econômica e dando um impulso necessário à economia noturna de Londres."

Em um comunicado à terça-feira, o conselho afirmou 💶 que desenvolveu seus próprios planos há dois anos para redesenhar a região.

"Esses planos estão prontos para serem executados, tiveram o 💶 apoio de varejistas e da comunidade local e estavam destinados a entregar crescimento econômico significativo enquanto asseguravam um futuro bem-sucedido 💶 para nossos bairros vibrantes no West End", lê o comunicado.

No entanto, o conselho disse que "tem a intenção de trabalhar 💶 cooperativamente com o prefeito e o Governo para garantir os melhores resultados para as comunidades locais, empresas e Londres."

Khan disse 💶 que quer que a Oxford Street "volta a se tornar o principal destino de compras do mundo" e pretende "tornar 💶 a área substancialmente mais verde, limpa e segura para todos."

"As propostas entregariam uma experiência muito melhor para os compradores, moradores, 💶 trabalhadores e turistas que visitam a Oxford Street e a região

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    Machine Learning, ou em nosso bom português: aprendizado de máquina, é o que permite às casas de apostas traçarem as 🗝 odds – ou cotações – que você vê sempre ao abrir um site de qualquer uma delas.

    Talvez você tenha a 🗝 impressão de que isso seja coisa de asiático do Vale do Silício, mas aplicar o aprendizado de máquinas nas apostas 🗝 e no futebol está cada vez mais acessível, e talvez esse artigo seja o divisor de águas para um fantástico 🗝 aprendizado que você jamais imaginou ter.

    E o que é esse tal de Machine Learning ou Aprendizado de máquina?

    Se você buscar 🗝 na Wikipedia por alguma explicação mais formal, teremos algo mais ou menos assim:

    É a capacidade dos computadores aprenderem e tomarem 🗝 decisões sem que sejam exatamente programados para isso.

    Aprende-se através dos exemplos, ponderando erros e acertos através de algoritmos matemáticos.

    Vejam que 🗝 eu sapequei um negrito em "aprende-se através dos exemplos", porque é justamente através da quantidade de exemplos, ou da quantidade 🗝 de amostras que oferecemos ao algoritmo de aprendizagem de máquina que ele conseguirá de fato aprender alguma coisa.

    Um exemplo idiota 🗝 de aprendizado de máquina

    Nada melhor do que um exemplo, daqueles bem imbecis mesmo, para que isso fique muito claro.

    Vamos dizer 🗝 que eu queira fazer uma previsão classificatória e, portanto, quero prever se uma coisa pode ser:

    O nosso simpático designer, o 🗝 Markin;

    Uma garrafa de cerveja;Ou uma vaca.

    Para fazer essa previsão eu preciso trazer centenas ou mesmo milhares de exemplos de Markinhos, 🗝 de garrafas de cervejas e de vacas.

    E quanto mais características relevantes eu conseguir trazer em meus exemplos, melhor será o 🗝 meu modelo de aprendizado de máquina.

    As variáveis no aprendizado de máquina: nº de patas, muge?

    Vamos dizer que eu, com toda 🗝 minha incompetência, somente consiga trazer duas variáveis:

    Quantidade de patas;Muge?

    Portanto, temos aí uma variável numérica discreta que é a quantidade de 🗝 patas, e uma variável binária que tem esse nome porque só assume dois valores: 0 para não, e 1 para 🗝 sim.

    Veja só, como ficaria o nosso conjunto de dados que estamos usando para treinar o nosso modelo:

    Maravilha! Depois de ter 🗝 mostrado para o nosso algoritmo uma caralhada de Markinhos, de Garrafas de Cerveja e de Vacas, o modelo vai conseguir 🗝 achar um padrão através das variáveis e daí, ao ver uma "nova coisa" como essa:

    Ele dirá: "Ahá! Saporra aqui é 🗝 uma vaca! Com 99,99% de certeza!" E veja que para chegar a tal decisão foi usado um algoritmo muito utilizado 🗝 em aprendizado de máquina: uma árvore de decisão.

    Os algoritmos são as ferramentas para a solução de problemas

    A árvore de decisão 🗝 é um algoritmo porque ela é um conjunto de regras e de operações lógicas e matemáticas que nos permite resolver 🗝 um determinado problema.

    Em outras palavras, algoritmos são como ferramentas, e você precisará buscar a melhor ferramenta para um determinado problema.

    Um 🗝 martelo pode ser ótimo para bater um prego, mas uma merda para coar um cafézinho.

    Assim, a árvore de decisão foi 🗝 fazendo perguntas para cada uma das variáveis e, dependendo das respostas, uma diferente classificação é dada para essa coisa nova 🗝 que até então não havia classificação alguma.

    Aprendizado de máquina nas apostas de futebol

    Essa é a hora que você deve se 🗝 perguntar:

    Tá bom! Mas o que caralhos o Markinho, ou a cerveja ou a vaca tem a ver com Machine Learning 🗝 nas apostas em futebol?

    E a resposta é simples: em nosso problema anterior, o nosso desafio era classificar novas coisas em 🗝 três categorias, que eram o Markinho, a garrafa de cerveja e uma vaca.

    Agora, enquanto apostadores, o nosso desafio poderá ser 🗝 classificar uma partida que irá acontecer entre:Mandante;Empate;Visitante.

    Ou, mesmo, se a partida terá mais ou menos de 2.

    5 gols, ou ainda 🗝 se um determinado Handicap vai bater.

    E mais importante que isso: calcular as probabilidades de cada uma dessas classificações, porque uma 🗝 vez que a gente tem as probabilidades a gente consegue convertê-la em odds, e ao convertê-la em odds nós sabemos 🗝 se uma aposta tem ou não valor esperado positivo.

    As variáveis em aprendizado de máquina no futebol

    Existe um campo de estudo 🗝 na ciência de dados chamado 'Feature Engineering', a tradução para português fica bem ruim: engenharia de recursos.

    Assim, entenda Feature Engineering 🗝 como a casa de apostas para afiliados capacidade de adquirir e elaborar novas variáveis para o seu modelo de aprendizado de máquina.

    Assim, para criar 🗝 um modelo para prever o resultado de uma partida de futebol ter variáveis como:Nº de patasMuge?

    Não tem nenhum valor! Porque 🗝 essas variáveis não nos ajuda em nada em nosso novo problema.

    No futebol, fazer uma análise preditiva requer mais variáveis e 🗝 também exige uma complexidade maior para obtê-las.

    No início de 2019, nós aqui do Clube fizemos um processo seletivo para contratar 🗝 um novo cientista de dados.

    Veja só como era o conjunto de dados utilizado para treinar o modelo de aprendizado de 🗝 máquina que utilizamos como desafio nesse processo seletivo.

    Vou trazer um exemplo das 5 primeiras linhas:

    Um exemplo de um conjunto de 🗝 dados utilizado para aprendizagem de máquina no futebol

    Esse conjunto possuia 30 variáveis, que são elas:

    'home_name': Nome do mandante,

    'away_name': Nome do 🗝 visitante,

    'home_score': Gols feitos pelo mandante na partida,

    'away_score': Gols feitos pelo visitante na partida,

    'final_result': Essa é a variável que queremos prever, 🗝 trata-se do resultado final, sendo H (Home) Vitória do Mandante, D (Draw) Empate, e, por fim, A (Away) visitante,

    'time': Tempo 🗝 em formato unix,

    'home_pos': A posição do mandante antes dessa partida,

    'away_pos': A posição do visitante antes dessa partida,

    'round': A rodada do 🗝 campeonato,

    'home_last5all_home': Saldo de gols do mandante nas últimas 5 partidas,

    'home_last5all_home_win': Nº de vitórias do mandante nas últimas 5 partidas,

    'home_last5all_home_draw': Nº 🗝 de empates do mandante nas últimas 5 partidas,

    'home_last5all_home_lose': Nº de derrotas do mandante nas últimas 5 partidas,

    'away_last5all_away': Saldo de gols 🗝 do visitante nas últimas 5 partidas,

    'away_last5all_away_win': Nº de vitórias do visitante nas últimas 5 partidas,

    'away_last5all_away_draw': Nº de empates do visitante 🗝 nas últimas 5 partidas,

    'away_last5all_away_lose': Nº de derrotas do visitante nas últimas 5 partidas,

    'last5all_home_away_dif': A diferença do saldo entre as equipes, 🗝 ou seja: 'home_last5all_home' – 'away_last5all_away'

    'fifa_home_ova': Score Geral do Mandante no Fifa

    'fifa_home_att': Score de ataque do Mandante no Fifa

    'fifa_home_mid': Score de 🗝 meio de campo do Mandante no Fifa

    'fifa_home_def': Score de defesa do Mandante no Fifa

    'fifa_away_ova': Score Geral do Visitante no Fifa

    'fifa_away_att': 🗝 Score de ataque do Visitante no Fifa

    'fifa_away_mid': Score de meio de campo do Visitante no Fifa

    'fifa_away_def': Score de defesa do 🗝 Visitante no Fifa

    'elo_home_score': Score Elo do Mandante

    'elo_away_score': Score Elo do Visitante

    'tfm_value_home': Valor de mercado do elenco mandante em Euros

    'tfm_value_away': Valor 🗝 de mercado do elenco visitante em Euros

    A casa de apostas para afiliados capacidade e criatividade de conseguir criar e construir boas variáveis será fundamental 🗝 para sucesso do seu modelo de aprendizado de máquina nas apostas esportivas.

    Um exemplo interessante, foi uma das postagens do Blog 🗝 da Pinnacle, onde diziam que há algumas décadas atrás alguns apostadores começaram a ter uma vantagem competitiva sobre as casas 🗝 porque havia inserido a variável 'condições climáticas' ao seu modelo.

    Entretanto, logo as casas se atualizaram, inserindo essa variável também e 🗝 eliminando essa vantagem que havia sido conquistada.

    Por quê você deveria estudar Machine Learning como apostador?

    Você provavelmente já deve ter percebido 🗝 que para se aventura na área do aprendizado de máquina ou mesmo da ciência de dados como um todo você 🗝 vai precisar aprender uma linguagem de programação.

    Atualmente, as mais recomendadas pela comunidade são:PythonR

    E vem justamente daí a maior vantagem nesse 🗝 caminho: ainda que você não consiga bons resultados a caminhada valerá a pena.

    Aprender programação é útil para a vida

    Se você 🗝 dedica anos da casa de apostas para afiliados vida para estudar o trading esportivo, operar softwares como GeeksToy, entender resistências, peso do dinheiro, time 🗝 bombs, momentos de jogo, entre outros conceitos do trading esportivo; dificilmente você conseguirá transportar esse conhecimento para outras áreas da 🗝 vida caso você fracasse em tornar-se um trader lucrativo.

    Entretanto, esse problema não ocorre aqui.

    Porque o que você irá aprender em 🗝 Python, que é a linguagem que utilizamos e recomendamos, assim como todo o conhecimento de aprendizado de máquina, podem ser 🗝 aplicados em diversas área da casa de apostas para afiliados vida, seja ela pessoal ou mesmo profissional.

    Certa vez, o meu grande amigo 'Japa' me 🗝 disse algo que concordo muito: 'a programação é o novo inglês'.

    Assim, se antes precisávamos do inglês para nos destacar profissionalmente, 🗝 o mesmo já está acontecendo com a programação que também é uma linguagem.

    É você aprendendo uma forma de falar com 🗝 o seu computador o que fazer.

    Lembre-se: isso não é coisa de asiático do Vale do Silício, programação é acessível a 🗝 todos e aprendê-la no contexto das apostas esportivas é muito prazeroso.

    Angústia de estar perdendo tempo

    Como um reforço do argumento anterior, 🗝 é angustiante dedicar seu tempo a estudar algo que talvez não te traga os retornos que você deseja.

    E volto a 🗝 repetir: ainda que você não consiga ganhar um centavo sequer com as apostas esportivas através dos seus modelos a caminhada 🗝 do aprendizado terá valido a pena.

    Afinal, você aprendeu uma habilidade que é tida como essencial para o século que vamos 🗝 enfrentar.

    Você dificilmente vai quebrar uma banca

    Ao criar um modelo e, em seguida, automatizá-lo, você só vai quebrar a casa de apostas para afiliados banca 🗝 se você for, com o perdão da palavra, um retardado.

    Ou então se você tiver feito alguma cagada que permitiu ao 🗝 seu programa – muito provavelmente por algum bug – apostar além do percentual que você definiu.

    Além disso, ao treinar um 🗝 modelo de aprendizado de máquina você vai dividi-lo em dois conjuntos de dados:

    Training Set: conjunto de treino;

    Test Set: conjunto de 🗝 testes.

    Assim, adivinhe só: você poderá simular os ganhos do seu modelo no conjunto de testes, que é um conjunto que 🗝 nunca foi visto pelo modelo, portanto é algo inédito, completamente novo.

    Se você teve os devidos cuidados em evitar o Overfitting 🗝 dos dados, ou sobre-ajuste, esse modelo irá ter performance semelhante nos dados novos que virão.

    Programar é dar uma série de 🗝 instruções lógicas para o seu computador, e ele as seguirá linha a linha.

    Assim, veja que coisa maravilhosa: o seu computador 🗝 não vai querer apostar toda a casa de apostas para afiliados banca só porque o Mengão vai jogar contra um Fluminense desfalcado.

    A frieza lógica 🗝 dos computadores fica ao nosso favor, não há emocional, não há coração, mas tão somente a objetividade crua daquilo que 🗝 foi programado por você mesmo.

    Quer aprender Machine Learning aplicado às apostas no futebol?

    Gostou? Então aproveite que esse ano, em parceria 🗝 com a casa de apostas Pinnacle, vamos fazer um treinamento avançado completo em Punting, e nós vamos ensinar você a 🗝 programar em Python, analisar dados, montar os seus conjuntos de dados para treinar seu modelo e fazer previsões para partidas 🗝 de futebol.

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    Além disso, para quem quer 🗝 se aprofundar nessa área, deixo as seguintes sugestões:

    Kaggle: Comunidade de cientistas de dados, com desafios, fórum, cursos e discussões.

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    Datacamp : um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados 🗝 que já conheci;

    : um dos melhores portais de cursos de Ciência de dados que já conheci; Quora : é o 🗝 Yahoo Respostas que deu certo.

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    Blog da Pinnacle: é o melhor blog de conteúdo analítico voltado para as apostas esportivas.

    Vou 🗝 ficando por aqui.

    Nos vemos em nosso curso! ;)

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