The latest articles on DEV Community by qf hong (@jogosdehoje). https://dev.to/jogosdehoje https://media2.dev.to/dynamic/image/width=90,height=90,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https:%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Fuser%2Fprofile_image%2F3616873%2F8ae6f678-a60e-4b2a-9d4c-d1724dc84434.jpg https://dev.to/jogosdehoje en qf hong Tue, 13 Jan 2026 08:49:05 +0000 https://dev.to/jogosdehoje/using-ai-to-predict-football-and-basketball-matches-ideas-and-challenges-4bha https://dev.to/jogosdehoje/using-ai-to-predict-football-and-basketball-matches-ideas-and-challenges-4bha ai datascience discuss machinelearning qf hong Tue, 13 Jan 2026 08:37:07 +0000 https://dev.to/jogosdehoje/using-ai-to-predict-football-and-basketball-matches-ideas-and-challenges-12o8 https://dev.to/jogosdehoje/using-ai-to-predict-football-and-basketball-matches-ideas-and-challenges-12o8 <p>Atualmente estou desenvolvendo uma plataforma de banco de dados esportivo focada em futebol e basquete, com o objetivo de centralizar informações que normalmente ficam espalhadas em vários sites.</p> <p>O projeto principal pode ser acessado em:<br> <a href="https://jogosdehoje.eu.com" rel="noopener noreferrer">https://jogosdehoje.eu.com</a></p> <p>Neste momento, a plataforma já conta com:</p> <p>Dados históricos de partidas</p> <p>Estatísticas completas de jogadores</p> <p>Histórico de desempenho e avaliações (ratings)</p> <p>Atualização de dados baseada em informações quase em tempo real</p> <p>Além disso, existe uma seção dedicada exclusivamente ao futebol, onde as competições e partidas são organizadas de forma estruturada:<br> <a href="https://jogosdehoje.eu.com/football" rel="noopener noreferrer">https://jogosdehoje.eu.com/football</a></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fpszdrjbquctuxmtc06xu.jpeg" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fpszdrjbquctuxmtc06xu.jpeg" alt="Exemplo de página" width="800" height="1115"></a><br> <strong>1.Estrutura de dados e páginas de partidas</strong></p> <p>Um dos pontos centrais do projeto é a organização dos dados em nível de partida. Cada jogo possui uma página própria, reunindo informações das equipes, contexto histórico e dados individuais dos jogadores.</p> <p>Como exemplo, esta página de partida:<br> <a href="https://jogosdehoje.eu.com/football/matches/2484887/inter-vs-arsenal" rel="noopener noreferrer">https://jogosdehoje.eu.com/football/matches/2484887/inter-vs-arsenal</a></p> <p><a href="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fugvfq4hl6cyo7k5f8qgz.jpeg" class="article-body-image-wrapper"><img src="https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fugvfq4hl6cyo7k5f8qgz.jpeg" alt="Exemplo de página" width="800" height="691"></a><br> mostra como os dados de futebol estão estruturados atualmente. A ideia é que essas páginas sirvam como base para a integração de funcionalidades mais avançadas no futuro, como previsões baseadas em IA e recursos interativos para os usuários.</p> <p>Esse modelo também facilita garantir que dados históricos, forma recente das equipes e desempenho dos jogadores estejam normalizados antes da aplicação de qualquer modelo de machine learning.</p> <p><strong>2.Próximo passo: previsões com inteligência artificial</strong></p> <p>Com a base de dados praticamente concluída, o próximo desafio é integrar modelos de IA para previsão de resultados. As funcionalidades que estou considerando inicialmente são:</p> <p>Previsão do resultado da partida (vitória, empate ou derrota)</p> <p>Sistema de palpites dos usuários, permitindo comparar previsões humanas com as previsões do modelo</p> <p>Do ponto de vista técnico, a ideia é começar com modelos supervisionados mais tradicionais, como:</p> <p>Regressão Logística</p> <p>Random Forest</p> <p>Gradient Boosting (como XGBoost)</p> <p>As features em estudo incluem forma recente dos times, desempenho como mandante e visitante, histórico de confrontos diretos e ratings agregados dos jogadores. Futebol e basquete terão modelos separados, já que a dinâmica e a distribuição dos dados são bastante diferentes entre os esportes.</p> <p><strong>3.Questões em aberto para a comunidade</strong></p> <p>Ainda existem várias questões em aberto neste projeto:</p> <p>Quais variáveis costumam ter maior impacto na previsibilidade dos jogos?</p> <p>Como lidar com ligas menores que possuem poucos dados históricos?</p> <p>É melhor começar com modelos simples e evoluir gradualmente ou investir desde o início em modelos mais complexos?</p> <p>Qual a melhor forma de apresentar previsões de maneira transparente para os usuários?</p> <p>Ficarei muito grato por sugestões de quem já trabalhou com sports analytics, machine learning aplicado a dados reais ou sistemas de previsão semelhantes. Toda contribuição será muito bem-vinda </p> ai datascience showdev webdev