Arquitectura de
Datos PronosoftMX
Nuestra metodología no se basa en corazonadas. Integramos tres pilares tecnológicos: Aprendizaje Supervisado, Visión Artificial y Análisis Bayesiano.
Machine Learning (Random Forest)
Utilizamos algoritmos de clasificación multiclase que evalúan miles de combinaciones históricas para asignar probabilidades técnicas a cada posible resultado deportivo.
Computer Vision (OCR)
Nuestros sistemas emplean reconocimiento óptico de caracteres para extraer resultados oficiales directamente de boletines públicos en tiempo real, garantizando la fidelidad del dato.
Smart Data Mining
Procesamos cientos de variables por minuto: rachas, cargas de trabajo de jugadores y métricas de rendimiento avanzadas que alimentan nuestro motor de IA.
Capas de
Procesamiento de Información
Entrada de Datos (Raw Data)
Recopilación automatizada de XML públicos y JPG de resultados oficiales semanalmente.
Limpieza y Normalización
Eliminación de ruido estadístico mediante filtrado de datos atípicos (Z-score analysis).
Inferencia IA
Ejecución del modelo Random Forest con más de 10,000 estimadores para máxima precisión.
Motor Audit-Ready
"Nuestros algoritmos están diseñados para ser auditables. Cada predicción incluye un cálculo de entropía que permite a nuestros científicos de datos monitorear la desviación estándar de las proyecciones."
Comprometidos con la excelencia técnica y la educación en ciencia de datos aplicada a eventos deportivos.