為了使用人工智慧有效預測體育賽事結果，必須收集大量專業運動數據，包括球隊表現、球員統計數據、傷病狀況等。對於每個聯賽來說，收集相應的廣泛數據集都是一個細緻而複雜的過程。缺少關鍵因素可能會嚴重影響預測的準確性。DataFuture 擅長透過各種管道獲取廣泛的數據，平均每個聯賽有600多個獨特的特徵因素。這可確保您每次下注時都擁有強大而全面的數據基礎可供使用，從而提高預測和投注策略的準確性和有效性。

手動數據分析已經無法滿足當前即時、龐大的數據分析。收集到的數據也會日益增多，人工很難判斷各個特徵因素所佔的比例。那麼我們需要人工智慧來幫助我們，尤其是深度學習，創建第一個模型，並不斷讓它訓練自己的資料並進化，以實現更準確的預測。深度學習演算法也在不斷發展，DataFuture 也在收集更多新數據和趨勢，以確保預測模型保持相關性和準確性。

回測是預測建模過程中的關鍵步驟。DataFuture 採用這種技術，透過根據歷史體育數據進行測試來驗證人工智慧模型的有效性。此過程有助於評估模型在過去的表現，從而確認其獲利能力和可靠性。透過根據歷史數據模擬各種投注場景和結果，我們可以對模型進行微調，以提高其在現實投注情況下的預測準確性和獲利能力。