Mikko Heilimo Vedonlyöntistudiossa: ennustaminen ja tekoälymallit
Voittajan ennustaminen on vasta osa tehtävää. Miten datasta rakennetaan malli, jonka toimivuutta voi myös testata?
DDScoren perustaja ja toimitusjohtaja Mikko Heilimo vieraili Vedonlyöntistudiossa keskustelemassa urheiluvedonlyönnin ennustemalleista ja tekoälyn käytöstä mallien kehittämisessä. Jakso ”Vedonlyöntimallin rakentaminen” julkaistiin Atleetin YouTube-kanavalla 5. syyskuuta 2026.
Katso koko jakso YouTubessa. Keskustelu on suomenkielinen. YouTubessa on saatavilla automaattinen tekstitys.
Oikea ennuste ei vielä riitä
Malli voi ennustaa voittajan usein oikein ja silti johtaa tappiollisiin päätöksiin. Mikko avaa keskustelussa, miksi vedonlyöntimallin täytyy arvioida lopputuloksen lisäksi sen todennäköisyyttä, arvioon liittyvää epävarmuutta ja sitä, onko tarjolla oleva kerroin riittävä suhteessa riskiin. Varmalta kuulostava vastaus ei vielä tarkoita, että ennusteen varmuus vastaisi sen todellista osumatarkkuutta.
Ero on olennainen muuallakin kuin vedonlyönnissä. Ennustetta arvioitaessa pitää kysyä sekä sitä, mitä malli odottaa, että sitä, kuinka vahvasti aineisto tukee arviota.
Parempi tulos historiadatalla voi peittää heikomman mallin
Yksi jakson keskeisistä aiheista on ylisovittaminen: malli voi mukautua menneisiin tuloksiin niin tarkasti, että se ennustaa uusia tapahtumia huonosti. Muuttujien lisääminen tai monimutkaisemman mallin valinta saattaa parantaa historiallista testitulosta ilman, että tulevien ennusteiden laatu paranee.
Mikko korostaa myös tiedon ajankohtaa. Jos testissä käytetään tietoa, jota ei olisi ollut saatavilla päätöshetkellä, tulos voi näyttää todellista paremmalta. Lisäksi pelaajien, valmentajien ja pelitapojen muutokset voivat heikentää vanhan aineiston käyttökelpoisuutta: sama joukkueen nimi ei takaa, että ennustettava tilanne olisi ennallaan.
Ennusteet koetellaan uudella aineistolla
Mikko painottaa malliversioiden vertaamista uusissa tapahtumissa ja sen seuraamista, kuinka hyvin niiden todennäköisyysarviot vastaavat toteutuneita tuloksia. Vertailuun kannattaa ottaa myös yksinkertaisempia vaihtoehtoja. Joskus ongelma on kohinaisessa tai puutteellisessa datassa, ei valitussa algoritmissa.
Jaksossa tarkastellaan myös markkinakertoimia palautteen lähteenä ja sitä, miten uusi tieto voi muuttaa niitä. Mallin testaaminen ei edellytä rahapanoksia: ennusteet voi kirjata etukäteen ja verrata niitä myöhemmin toteutuneisiin tuloksiin.
Tekoäly auttaa rakentamaan ja testaamaan
Jakson loppupuolella Mikko erottaa kielimallit tekoälystä laajempana kokonaisuutena. Pelkkä kysymys voittajasta chatbotille ei vielä muodosta ennustejärjestelmää. Tekoälystä voi sen sijaan olla apua ongelman jäsentämisessä, ohjelmoinnissa, testityökalujen rakentamisessa sekä esimerkiksi videoista ja uutisista saatavan tiedon käsittelyssä.
Mikon näkemyksen mukaan työkalut madaltavat mallien kehittämisen teknistä kynnystä. Hyvän datan, huolellisen testaamisen ja oman harkinnan tarve säilyy.
Yhteinen kiinnostus todennäköisyyksiin ja epävarmuuteen
Jakson alussa Mikko esittelee myös DDScoren ja sen tehtävän listaamattomien yritysten analysoinnissa sijoittajien, perustajien ja ammattimaisten arvioijien tukena. Keskustelu avaa samalla hänen lähestymistapaansa mallintamiseen: tarkastele näyttöä, tee epävarmuus näkyväksi ja testaa oletuksia ennen kuin luotat tulokseen.