アルゴリズムはなぜ負けたのか

訮算されなかったドロー

ウォルター・イーストエンドア vs アバイ：1-1。最終笛はUTC 00:26:16。スリラーでもない、ペナルティのニアミスでもない。 22:30、6月17日に数値を走査した—勝利を期待したが、引き分けだった。 モデルの予測得点差（xG、ポゼッションチェーン、ディフェンシブプレッシャーグラデント）は87%だった。ホームウィンを予測したが、間違っていた。

実時間での人間的誤差

アバイのストライカー、ダリウス・コヴァ（父のケバブ屋にちなんで名づけられた）は、xGを0.43上回超えるセットピースで得点した。 彼のシュート？予測確率：0.09。それでも決めた。 アルゴリズムは、彼の足の角度や信念の重さなど気にしなかった。 私たちは夜に叫び続けるデータで訓練された。

直感が勝つ理由—モデルが眠るとき

ウォルター・イーストエンドアはポゼッション（63%）を支配したが、そのビルドアップは過剰適合モデルのように見えた—変数多すぎ、創造性不足。 アバイ？低エントロピーで沈黙と精密に基づくカウンターアタック。華麗さなし。ただ実行だけ。父のケバブ屋のように：予測可能で一貫的、無感情—かつ平均的なプレミアリーグサイドキックより生きている。