摘要：作為球迷，我們有時候希望自己擁有預測未來的能力。
本文分享自華為雲社區《用 AI 預測球賽結果只需三步，看看你愛的球隊下一場能贏嗎？》，作者：HWCloudAI。
還記得今年夏天的歐洲杯嗎？來自不同國家和地區的24支球隊展開了總共51場的精彩對決。歐洲杯作為世界頂級的體育賽事，也是引起了全世界球迷的廣泛關注，相信有很多國內的球迷在那段時間也是沒少熬夜觀看球賽。作為球迷，我們有時候希望自己擁有預測未來的能力，能夠在比賽開始前提前預知哪支球隊將能贏得比賽的勝利，這聽起來很酷，那么如何才能做到呢？
我們知道，影響足球比賽輸贏的因素有很多，要想預測比賽結果就要綜合利用多方面的數據進行分析，比如隊伍是處於主場還是客場、對陣的雙方球隊在過去比賽中的數據、舉辦賽事的季節等等。單憑人工對這些數據分析是很難進行正確預測的，這個時候就可以利用當前十分流行的AI技術，通過構建機器學習模型，從大量的歷史數據中挖掘有用的信息，從而幫助我們實現對足球比賽結果的預測。
機器學習、AI，聽起來就很高大上，讓人望而卻步。的確，如果是在幾年前，開發者想通過機器學習的方法實現某一具體案例，不僅需要具備豐富的數據分析、數據處理、特征工程等各方面知識，還要從頭開始一行一行編寫代碼，沒有足夠強的數學功底、數據分析和編程能力是很難做到的。
那么有的小伙伴就要問了，我對機器學習很感興趣，但相關知識了解的不多，有沒有什么辦法能夠快速入門，親手實現一些機器學習案例呢？當然可以啦，時代已經變了，隨着當前AI技術高速發展，出現了許多AI雲服務平台，用戶只需要簡單了解一些基礎的AI知識，就可以輕松完成AI模型的開發、訓練和部署全流程。
華為雲ModelArts就是眾多AI平台中非常優秀的一款產品，以機器學習為例，ModelArts中提供了可視化機器學習建模工具MLS，用戶可以通過鼠標的拖拉拽實現以少代碼甚至零代碼的方式構建一個完整的機器學習模型，這讓原本極為復雜的機器學習建模過程變得像搭積木一樣簡單。下面就讓我們一起看看，如何基於MLS實現足球賽結果預測。
首先，我們進入華為雲ModelArts控制台，在開發環境中選擇Notebook創建MLS實例（詳見“創建並打開基於MLS引擎的Notebook實例”），創建后進入Notebook並點擊下圖中的紅框進入MLS資產開發界面。
MLS是通過一系列算子實現機器學習建模過程中的數據讀取、數據分析、數據處理、特征工程、模型工程等操作，每個算子的本質就是能夠實現特定功能的代碼段。MLS中已為用戶提供了大量預置算子，覆蓋了機器學習建模過程中的大部分操作。當然，如果預置的算子無法滿足具體案例的需求時，用戶也可根據需要編寫自定義算子實現自己想要的功能。
之后，將不同的算子按一定規則進行連接就可以組成一條算鏈，運行算鏈即可完成機器學習建模中的各個步驟，是不是非常方便快捷呢？下面就來演示一下如何利用MLS構建一個足球比賽預測的機器學習模型。
如上圖所示，先讀取數據並做一些簡單的數據處理，由於本案例目的是希望從歷史數據中學習以實現對未來的預測，這里過濾出早期的比賽數據用於機器學習模型的訓練，並選擇近期的比賽數據用於測試模型的有效性。足球比賽結果預測是一個典型的二分類問題，這里選擇機器學習中常用的邏輯回歸分類算法進行訓練、測試以及分類結果評估，並將訓練的模型保存。按圖中所示將相應的算子拖拽至右側畫布並連接后即完成了算鏈的構建，之后點擊上方按鈕一鍵運行，等待算子變為綠色后即表示運行完成。
至此我們已經完成了足球比賽結果預測的機器學習建模過程，之后就可以利用訓練好的模型對還未進行的賽事進行比賽結果預測了。
從上面的案例我們可以看到，利用華為雲ModelArts的MLS工具可以非常便捷地完成機器學習建模。除此之外，對於AI開發者來說，豐富的資源也是必不可少的，畢竟大家都希望能在前人的基礎上進行開發工作，而不是去做一些重復造輪子的事情，那么這里就不得不提一下華為雲的AI知識&實訓社區AI Gallery了。
如圖所示，AI Gallery中提供了大量的AI算法、模型、數據、Notebook實例和各種AI課程等等，覆蓋了許多主流的AI應用場景，用戶可以根據自身的業務需求在這里找到相應的資源，直接訂閱就可以開始使用了，快來選擇自己感興趣的案例體驗AI開發的樂趣吧。
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