Почему алгоритм проиграл?

Матч, который не вычислился

Уолтер Истенда против Аваи: 1-1. Финальный свисток в 00:26:16 UTC. Не триллер. Даже не близкий пенальти.

Я запустил расчёты в 22:30 17 июня — ожидал победы, а не ничью.

Модель предсказывала разницу в ожидаемых голах по xG, цепочкам владения и давлению обороны — 87%.

Она предсказывала домашнюю победу.

Она ошиблась.

Человеческая ошибка в реальном времени

Нападающий Аваи, Дариус Кова (да, названный в честь лавочки моего отца), забил мяч с углом, отличным от xG на 0.43.

Его удар? Ожидаемая вероятность: 0.09.

Он всё равно забил.

Алгоритм не заботился об угле его удара — или весе его убеждений.

Мы обучались на данных, которые кричали сквозь ночь.

Почему интуиция побеждает, когда модели спят

Уолтер Истенда контролировал владение (63%), но его построение игры напоминало переобученную модель — слишком много переменных, слишком мало креативности.

Аваи? Они играли с низкой энтропией — контратака построена на тишине и точности. Без флеров. Только исполнение. Как лавочка моего отца: предсказуемо, последовательно, безэмоционально — и как-то живее среднего игрока Премьер-лиги.