A interpretabilidade em primeiro lugar
Cada previsão é acompanhada de uma decomposição de características SHAP. Não trabalhamos com IA de caixa preta; cada probabilidade pode ser atribuída a fatores específicos.
Faça com que cada vezAssistir à competição
Todas elas oferecem insights explicáveis
O Sports.game usa modelos de IA interpretáveis, dados reais e uma comunidade de especialistas para ajudar você a entender a história de cada partida. Não se trata apenas de probabilidades, mas de uma ferramenta de análise.
Acreditamos que Uma boa previsão não é um palpite, mas sim um raciocínio explicável. O Sports.game utiliza o modelo SHAP de 24 dimensões para detalhar cada decisão da IA:
Quais fatores levaram o Real Madrid à vitória? Por que a forma de Vinícius influencia a probabilidade de vitória em 6%? Por que o modelo apresenta divergências em relação ao mercado?
Não nos limitamos a dar respostas, mas apresentamos os motivos — para que você possa formar sua própria opinião sempre que assistir a um jogo.
📊 Dados da plataforma · Em 19 de abril de 2026
4,826
Jogadores registrados
248
Mestre Certificado
1,284
Artigos acumulados
71%
Precisão do modelo de IA
9
Esportes
24
Dimensão de características SHAP
6
Idiomas suportados
+14.2%
ROI das apostas de valor deste mês
💎 Valores fundamentais
Seis princípios que orientam todas as decisões relacionadas ao produto
IA + Simbiose Humana
Modelo de 24 dimensões × 248 especialistas certificados. A máquina lida com a escala, o ser humano fornece o julgamento; ambos são complementares e insubstituíveis.
Autêntico, transparente
Todos os dados relativos ao ROI, à taxa de acertos e ao histórico de previsões são públicos e podem ser verificados. Não ocultamos erros passados, e os dados são auditados regularmente por uma entidade independente.
Lazer responsável
Declaramos expressamente que isto não constitui uma recomendação de aposta. Com recursos integrados como horários de "Não perturbe", alertas de limite de apostas e educação sobre riscos, garantimos a segurança financeira dos usuários.
Esporte Sem Fronteiras
6 idiomas + 9 esportes + os principais campeonatos mundiais. Seja assistindo à NBA em Taipé ou à La Liga em Madri, a experiência é a mesma.
Substituir o jogo pelo estudo
O “porquê” é mais importante do que o “o quê”. Queremos que você entenda melhor o jogo do que ontem, e não que esteja mais perto de acertar o resultado.
👥 Equipe
12 engenheiros, cientistas de dados e entusiastas do esporte espalhados pelo mundo
Lin
Lin Chengde
Fundador / CEO
Ex-cientista de dados da NBA Stats. Convencido de que a IA pode tornar a experiência de assistir esportes mais rica, fundou a Sports.game em 2024.
T
Tanaka Hiro
CTO / AI Lead
Ex-engenheiro da Google DeepMind. Arquiteto-chefe do modelo SHAP, especializado em IA interpretável e previsão temporal.
M
María García
Head of Content
Ex-repórter da ESPN, apaixonado por táticas de futebol. Responsável pela estratégia editorial e pela comunidade de especialistas, torcedor fanático da La Liga.
K
Kim Seon-hee
Head of Esports
Analista de equipes da LCK Spring 2023. Traz dados especializados em e-sports para o Sports.game e é responsável pelas previsões da série BO.
🛣 Trajetória de crescimento
2026-04
✨ Plataforma 2.0 · Lançamento da versão totalmente renovada
Nova página inicial, SHAP em 24 dimensões, suporte multilíngue + RTL, cobertura completa de 9 esportes · O número de usuários ultrapassou 4.826 neste mês
2025-12
🎩 Lançamento do Projeto Mestre
Lançamento do sistema de certificação de mestres, com a adesão dos primeiros 50 analistas e um total de 1.842 recomendações publicadas
2025-08
Junte-se à F1 e aos Esports
Lançamento de modelos exclusivos para a F1 e os 5 principais torneios de e-sports (LoL/CS2/Dota2/Valorant/MLBB)
2025-03
Lançamento do modelo SHAP v2
Ao expandir de 12 dimensões para 24 dimensões, a precisão aumentou de 64% para 71%
2024-09
🚀 Lançamento oficial do MVP
Suporte para os dois principais esportes: NBA e futebol americano, com previsões básicas de IA e sistema de apostas de valor
2024-06
Lançamento do projeto Sports.game
Lin Chengde e Tanaka escreveram a primeira linha de código no espaço de trabalho criativo em Tóquio
⚙ Pilha de tecnologias
Arquitetura de produto moderna · Com foco no desempenho e na facilidade de manutenção
Next.js 16
Estrutura de front-end
React 19
Biblioteca de UI
Tailwind v4
Estilo
TypeScript
Segurança de tipos
PostgreSQL
Banco de dados principal
Redis
Cache / Fila
Python ML
SHAP / XGBoost
Next-intl
Multilíngue
Vercel
Implantação
Sentry
Monitoramento de erros
PostHog
Análise do produto
pm2
Gerenciamento de programas Node
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Faça com que cada vezAssistir à competiçãoTodas elas oferecem insights explicáveis
Com IA + dados reais + uma comunidade de especialistas, ajudamos você a entender cada partida.
Acreditamos que Uma boa previsão não é um palpite, mas sim um raciocínio explicável. Vamos analisar cada conclusão detalhadamente com o SHAP de 24 dimensões — não nos limitamos a dar respostas, mas também explicamos o porquê.
📊 Dados da plataforma · 19/04/2026
4,826
Jogadores registrados
248
Mestre Certificado
1,284
Artigos acumulados
71%
Precisão da IA
9
Esportes
+14.2%
ROI deste mês
💎 Valores fundamentais
Seis princípios que orientam todas as decisões
🔍
A interpretabilidade em primeiro lugar
Cada previsão pode ser atribuída a fatores específicos · Não trabalhamos com IA de caixa preta
🤖
IA + Simbiose Humana
Modelos 24D × 248 mestres · Ambos se complementam e são insubstituíveis
✓
Autêntico e transparente
Todos os dados relativos ao ROI, à taxa de vitórias e aos históricos são públicos e verificáveis · Auditoria periódica realizada por terceiros
⚠
Lazer responsável
Aviso: isto não constitui uma recomendação de aposta · Horário de silêncio, educação sobre riscos
🌐
Esporte Sem Fronteiras
6 idiomas × 9 esportes · Uma experiência uniforme nas principais ligas do mundo
🎓
Substituir o jogo pelo estudo
“Por que” é mais importante do que “o que” · Para você entender melhor o jogo do que ontem
👥 Equipe
12 engenheiros e entusiastas do esporte espalhados pelo mundo
Lin
Lin Chengde
CEO
Ex-cientista de dados da NBA Stats
T
Tanaka
CTO / AI
Ex-funcionário do Google DeepMind
M
María
Content Head
Ex-repórter da ESPN
K
Kim
Esports Head
Analista da LCK
🛣 Trajetória de crescimento
2026-04
✨ Plataforma 2.0: reformulação completa
24 dimensões SHAP · RTL multilíngue · 9 movimentos · Mais de 4.826 usuários
2025-12
🎩 Lançamento do Projeto Mestre
50 analistas da primeira leva · 1.842 escolhas
2025-08
Junte-se à F1 + Esports
5 grandes torneios de e-sports já estão disponíveis
2025-03
Lançamento do SHAP v2
12→24 dimensões · 64%→71% de precisão
2024-09
🚀 Lançamento do MVP
NBA + Futebol · Primeiras apostas de valor
2024-06
Lançamento do projeto
Escrevi a primeira linha de código no Tokyo Co-working Space
⚙ Pilha de tecnologias
Next.js 16
Estrutura de front-end
React 19
UI
Tailwind v4
Estilo
TypeScript
Tipo
PostgreSQL
Banco de dados
Redis
Cache
Python ML
SHAP
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