Beleza, pessoal! Hoje vou compartilhar um pouco da minha experiência com um projeto que me desafiou bastante: um prognóstico para os confrontos entre Brasil e Rússia. Preparem-se, porque a jornada foi longa!
Tudo começou com uma ideia meio maluca: será que dava pra prever o resultado de jogos entre esses dois gigantes? 🤔 Parecia coisa de filme de ficção científica, mas a curiosidade falou mais alto.
Primeiro, mergulhei de cabeça na coleta de dados. Mergulhei MESMO! Peguei históricos de confrontos, estatísticas de jogadores, rankings, tudo que encontrava pela frente. Limpei, organizei, transformei… virou uma baita planilha!
Aí veio a parte mais complicada: escolher o modelo de machine learning. Tentei de tudo: regressão logística, árvores de decisão, redes neurais… um caos! 🤯 Cada um dava um resultado diferente, e nenhum parecia realmente confiável.
- Regressão logística: simples, mas não capturava as nuances do jogo.
- Árvores de decisão: overfitting gritante, decorava os dados em vez de aprender.
- Redes neurais: um buraco negro, difícil de entender e treinar.
Quase desisti! 😩 Mas aí, conversando com uns amigos da área, me indicaram um modelo chamado “Random Forest”. Parece nome de filme, né? Mas a ideia é bem legal: ele combina várias árvores de decisão, o que ajuda a evitar o overfitting e melhora a precisão.
Dei uma chance pro tal do Random Forest, e não é que funcionou? 🎉 Claro, não era perfeito, mas os resultados já eram bem melhores. Comecei a ajustar os parâmetros, testar diferentes combinações de variáveis… foi um processo demorado, mas gratificante.
Depois de muito trabalho, consegui criar um modelo que, pelo menos, tinha alguma coerência. Mas e aí, como testar? A solução foi usar os dados históricos como “teste cego”. Ou seja, peguei os resultados de jogos passados e comparei com as previsões do meu modelo. Adivinha? Acertou uma boa parte! 😁
Claro que não posso garantir que o modelo vai acertar todos os jogos futuros. Afinal, futebol é imprevisível! Mas a experiência foi incrível. Aprendi muito sobre coleta de dados, machine learning e, principalmente, sobre a importância de não desistir na primeira dificuldade.
E o que aprendi de mais valioso nessa jornada? Que a combinação de dados e um bom modelo pode nos dar insights surpreendentes. E que, mesmo que não acertemos sempre, o processo de aprendizado é o que realmente importa.
Então, fica a dica: se tiverem uma ideia maluca, vão em frente! Quem sabe vocês não descobrem algo incrível? 😉