알고리즘은 왜 마지막을 이기지 않았나?

모델에 어울리지 않은 경기

6월 17일 밤 22:30—차갑고 조용한, 타워 해밀 내 아파트처럼. 스타디움이 아니라 시뮬레이션이었다.

沃尔레도나 vs 아바이: 열정이 아닌 데이터로 형성된 두 팀.沃尔레도나는 ‘98년 UCL 졸업생과 반-blind 알고리즘에 기반했고, 아바이는 이민의 직관과 R 스크립트로 방어를 구축했다.

시즌? 중위권 평범함. 둘 다 상위에 들지 않았다. 각각 한 승, 다섯 무승부, 열한 패배—그러나 그들의 통계가 살아 있었다.

조용한 논리의 90분

42분,沃尔레도나의 스트라이커—73% xG but 제로 샷—모델을 깨부수는 헤더를 성공시켰다. 모든 예측 곡선을 벗어난 패스.

아바이의 역습? .68 확률로 계산됨. 실제 삶에서는? 단순히 직관에서 비롯되었다.

최종 사이렌은 00:26:16에 울렸다. 영웅적인 장면 없음. 단지 소음뿐이었다.

왜 당신의 직관이 맞았는가 (모델은 틀렸다)

沃尔레도나의 구조? 고점유율, 저변환율. 아바이의 시스템? 저위험 수용, 고분산성. 둘 다 모델에 어울리지 않았다. 둘 다 머피의 법칙을 따랐다: 예측 가능하면 실패한다.

23년부터 프리미어 리그 데이터로 모델을 훈련해왔다. 이런 일은 이미 봤다. 이건 축구가 아니다. 이건 옷과 부츠를 입은 엔트로피이다.

당신은 알고리즘을 신뢰하는가? 다음엔 당신의 직관을 물어보라. 데이터는 거짓말하지 않았다—you just stopped listening.