論文の概要: A Systematic Review of Machine Learning in Sports Betting: Techniques, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21484v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 19:49:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:42.633990
• Title: A Systematic Review of Machine Learning in Sports Betting: Techniques, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: スポーツベッティングにおける機械学習の体系的レビュー:技術・課題・今後の方向性
• Authors: René Manassé Galekwa, Jean Marie Tshimula, Etienne Gael Tajeuna, Kyamakya Kyandoghere,
• Abstract要約: 機械学習(ML)はスポーツ賭け産業の変革において重要な役割を果たしてきた。 本稿では,サッカー,バスケットボール,テニス,クリケットなど,さまざまなスポーツに応用されるML技術について検討する。 これらの進歩にもかかわらず、データ品質、リアルタイム意思決定、そしてスポーツ結果の固有の予測不可能といった課題が残っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.023301643766310366
• License:
• Abstract: The sports betting industry has experienced rapid growth, driven largely by technological advancements and the proliferation of online platforms. Machine learning (ML) has played a pivotal role in the transformation of this sector by enabling more accurate predictions, dynamic odds-setting, and enhanced risk management for both bookmakers and bettors. This systematic review explores various ML techniques, including support vector machines, random forests, and neural networks, as applied in different sports such as soccer, basketball, tennis, and cricket. These models utilize historical data, in-game statistics, and real-time information to optimize betting strategies and identify value bets, ultimately improving profitability. For bookmakers, ML facilitates dynamic odds adjustment and effective risk management, while bettors leverage data-driven insights to exploit market inefficiencies. This review also underscores the role of ML in fraud detection, where anomaly detection models are used to identify suspicious betting patterns. Despite these advancements, challenges such as data quality, real-time decision-making, and the inherent unpredictability of sports outcomes remain. Ethical concerns related to transparency and fairness are also of significant importance. Future research should focus on developing adaptive models that integrate multimodal data and manage risk in a manner akin to financial portfolios. This review provides a comprehensive examination of the current applications of ML in sports betting, and highlights both the potential and the limitations of these technologies.
• Abstract（参考訳）: スポーツの賭け産業は、技術進歩とオンラインプラットフォームの普及によって、急速に成長を遂げている。 機械学習(ML)は、より正確な予測、動的オッズセット、ブックメーカーとベクターの両方のリスク管理を強化することで、このセクターの変革において重要な役割を担っている。 この体系的なレビューでは、サッカー、バスケットボール、テニス、クリケットなどのさまざまなスポーツに適用される、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど、さまざまなML技術について検討する。 これらのモデルは、歴史的データ、ゲーム内統計、リアルタイム情報を利用して、賭け戦略を最適化し、価値の賭けを識別し、最終的に収益性を向上させる。 ブックメーカーにとって、MLは動的なオッズ調整と効果的なリスク管理を促進する一方、ベクターはデータ駆動による洞察を活用して市場の非効率性を活用する。 このレビューはまた、不正検出におけるMLの役割を強調し、不審な賭けパターンを特定するために異常検出モデルが使用される。 これらの進歩にもかかわらず、データ品質、リアルタイム意思決定、そしてスポーツ結果の固有の予測不可能といった課題が残っている。 透明性と公平性に関する倫理的な懸念も重要である。 今後の研究は、マルチモーダルデータを統合し、金融ポートフォリオに似た方法でリスクを管理する適応モデルの開発に焦点を当てるべきである。 本総説では,スポーツベッティングにおけるMLの現在の応用を総合的に検討し,これらの技術の可能性と限界を強調した。

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