In questo blogpost vedremo come è possibile prevedere l'esito delle partite di calcio utilizzando le tecniche del Machine Learning sulla nuovissima scheda di sviluppo Arduino UNO R4 Minima.
Basata sul microcontrollore Renesas RA4M1, la nuova scheda di sviluppo Arduino UNO R4 dispone di ben 16 volte la RAM, 8 volte la memoria flash e una CPU molto più veloce rispetto al precedente modello Arduino UNO R3. Questo significa che, a differenza del suo predecessore, R4 è in grado di eseguire l'apprendimento automatico all'edge per eseguire l'inferenza dei dati in entrata. Con questo presupposto, Roni Bandini ha voluto sfruttare il suo Arduino UNO R4 Minima addestrando un modello per prevedere la probabilità che una squadra FIFA vinca la partita. Bandini ha iniziato il suo progetto scaricando prima un set di dati contenente le partite storiche della FIFA, tra cui il paese, la squadra, la squadra avversaria, la classifica e la posizione neutrale. In seguito, i dati sono stati aggiunti a Edge Impulse come set di dati di serie temporali che alimenta un blocco ML del classificatore Keras e produce valori di "vincita" e "perdita/pareggio". Una volta addestrato, il modello ha raggiunto una precisione del 69% con un valore di perdita di 0,58. L'inserimento del paese e della classifica desiderati per fare una previsione viene effettuato eseguendo selezioni su uno schermo LCD DFRobot e questi valori vengono quindi utilizzati per popolare il tensore di input per il modello prima che venga richiamato e restituisca i risultati della classificazione. Il dispositivo di Bandini dimostra quanto sia più potente l'Arduino UNO R4 rispetto all'R3.
Riferimenti
