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群《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盃嗎？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。歐洲盃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，那麼如何才能做到呢？
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資料進行分析，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資料、舉辦賽事的季節等等。單憑人工對這些資料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，從大量的歷史資料中挖掘有用的資訊，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資料分析、資料處理、特徵工程等各方面知識，還要從頭開始一行一行編寫程式碼，沒有足夠強的數學功底、資料分析和程式設計能力是很難做到的。
那麼有的小夥伴就要問了，我對機器學習很感興趣，但相關知識瞭解的不多，有沒有什麼辦法能夠快速入門，親手實現一些機器學習案例呢？當然可以啦，時代已經變了，隨著當前AI技術高速發展，出現了許多AI雲服務平臺，使用者只需要簡單瞭解一些基礎的AI知識，就可以輕鬆完成AI模型的開發、訓練和部署全流程。
華為雲ModelArts就是眾多AI平臺中非常優秀的一款產品，以機器學習為例，ModelArts中提供了視覺化機器學習建模工具MLS，使用者可以通過滑鼠的拖拉拽實現以少程式碼甚至零程式碼的方式構建一個完整的機器學習模型，這讓原本極為複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控制檯，在開發環境中選擇Notebook建立MLS例項（詳見“建立並開啟基於MLS引擎的Notebook例項”），建立後進入Notebook並點選下圖中的紅框進入MLS資產開發介面。
MLS是通過一系列運算元實現機器學習建模過程中的資料讀取、資料分析、資料處理、特徵工程、模型工程等操作，每個運算元的本質就是能夠實現特定功能的程式碼段。MLS中已為使用者提供了大量預置運算元，覆蓋了機器學習建模過程中的大部分操作。當然，如果預置的運算元無法滿足具體案例的需求時，使用者也可根據需要編寫自定義運算元實現自己想要的功能。
之後，將不同的運算元按一定規則進行連線就可以組成一條算鏈，執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，先讀取資料並做一些簡單的資料處理，由於本案例目的是希望從歷史資料中學習以實現對未來的預測，這裡過濾出早期的比賽資料用於機器學習模型的訓練，並選擇近期的比賽資料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，這裡選擇機器學習中常用的邏輯迴歸分類演算法進行訓練、測試以及分類結果評估，並將訓練的模型儲存。按圖中所示將相應的運算元拖拽至右側畫布並連線後即完成了算鏈的構建，之後點選上方按鈕一鍵執行，等待運算元變為綠色後即表示執行完成。
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，之後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，而不是去做一些重複造輪子的事情，那麼這裡就不得不提一下華為雲的AI知識&實訓社群AI Gallery了。
如圖所示，AI Gallery中提供了大量的AI演算法、模型、資料、Notebook例項和各種AI課程等等，覆蓋了許多主流的AI應用場景，使用者可以根據自身的業務需求在這裡找到相應的資源，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。