Otkrivanje nepravilnosti u sportskom klađenju strojnim učenjem

diplomski rad

• Naslov (engleski): Anomaly detection in sports betting industry using machine learning
• Autor: Ivan Teofilović
• Mentor: Dina Šimunić (mentor)
• Član povjerenstva: Dina Šimunić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Malarić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Radovan Zentner (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-06, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Otkrivanje nepravilnosti je postupak otkrivanja podataka koji znatno odstupaju od 'normalnih' podataka
unutar skupa. Povećanje broja dostupnih podataka, poboljšanje računalnih resursa te istraživanje novih
algoritama čine strojno učenje standardom u otkrivanju nepravilnosti (anomalija). Cilj diplomskog rada je
uspješno primijeniti model strojnog učenja na otkrivanje nepravilnosti u sportskom klađenju, a u svrhu
poboljšanja kvalitete koeficijenata te profita tvrtke.

Sažetak (engleski)

Anomaly detection is a process of identifying data points that deviate significantly from a dataset's "normal"
behavior. With the increase in available data, the performance of computing resources and research in
algorithms machine learning is becoming standard to automate anomaly detection. The goal of this master
thesis is to successfully apply a machine learning model to detect anomalies in the sports betting industry in order
to increase the odds quality and hence the profitability of the Company.

• Ključne riječi: Otkrivanje anomalija; strojno učenje; Isolation forest; SHAP; Laplacian score
• Ključne riječi (engleski): Anomaly detection; machine learning; Isolation forest; SHAP; Laplacian score
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:350951
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 16:22:18