Pro kurzové sázky byl vždy velmi důležitou osobou bookmaker, jehož úlohou bylo co nejlépe odhadnout pravděpodobnost dané události. Co ale přinesl do sázení rozvoj IT, internetu a sociálních sítí? Článek je zaměřen zejména na kurzové sázky na sportovní události s důrazem na sázky v průběhu zápasu, emociogram ČT a zápas Eura 2012 Česko-Rusko.

Ve finále Ligy mistrů hrál i Bastian Schweinsteiger, Franck Ribéry, Anatoliy Tymoshchuk, José Bosingwa, Florent Malouda. Zvládnete to přečíst? A zvládnete to i stejně napsat? Já ne.

Drtivá většina uživatelů vašich webů má nadprůměrný počet prstů. Tato informace je pravdivá (pokud nejste provozovatelem webu pro lidi po amputaci). Pro její ověření můžete udělat rozsáhlý průzkum a pak výsledky vyhodnocovat statistickým softwarem a analytickými nástroji. Dá se na to přijít i bez toho výzkumu. Ale zajímá to někoho?

S překlepy se potkáváme denně a jejich automatická oprava je už přirozenou součástí nových nástrojů („Did you mean?“ v Google, případně návrhy na opravu ve Wordu při psaní dokumentu). V článku si ukážeme, jak strojově rozpoznat překlepy a dva základní algoritmy použitelné pro jejich detekci.

Při práci s daty reálných lidí můžeme narazit na problém určení jejich pohlaví. Pokud chceme použít například personalizované oslovení „vážená paní / vážený pane“, musíme mít informace o pohlaví uložené v záznamech, nebo se je můžeme pokusit určit. V článku si ukážeme takový algoritmus na určování pohlaví.