Yapay Zeka Destekli Futbol Analiz Asistanı

Bu proje, FastAPI tabanlı bir backend ve Next.js (React) tabanlı bir frontend ile çalışan, veriye dayalı bir futbol analiz ve kupon asistanı uygulamasıdır. Uygulama:

• ▹ Lig, maç ve takım verilerini harici futbol veri API’lerinden çeker ve PostgreSQL’de saklar.
• ▹ Maç merkezi üzerinden lig ve sezon bazında fikstürü gösterir; tek maç detayında xG, korner, kart, form, H2H ve oran bilgilerini bir araya getirir.
• ▹ Prematch context ve oranlardan model olasılıkları ve edge / value bet sinyallerini hesaplar; bu sinyalleri AI analiz metniyle birleştirir.
• ▹ Her AI önerisini veritabanına kaydedip, maç bittikten sonra gerçek sonuçla eşleştirir; böylece hit rate, ROI ve toplam kâr/zarar gibi performans metriklerini şeffaf biçimde sunar.
• ▹ Kupon Sihirbazı ile kullanıcıya lig, tarih aralığı, risk seviyesi ve maç sayısına göre AI destekli kupon önerileri üretir.
• ▹ Analiz ve kupon sayfalarında net uyarılar, anasayfada performans özeti ve “Neden değerli?” bloklarıyla güven ve şeffaflık odaklı bir deneyim sunar.

Projenin Hikayesi ve Zorlukları

Bu projeyi geliştirirken hedefim, futbol verisini sadece “anlık tahmin” değil, uzun vadeli performans takibi ve güvenilirlik perspektifiyle bir ürün haline getirmekti. Farklı lig/sezon API yanıtlarını normalize edip tek bir şema altında toplamak, oran verisini doğru lig/maçla eşleştirmek ve rate limit’lere takılmadan job’ları tasarlamak ilk teknik zorluklardandı.

Ardından, model tahminleri ve edge hesaplarını LLM tabanlı açıklamalı analizle birleştirirken performans ve tutarlılık üzerine çok iterasyon yapmak gerekti. Risk/güven skorlarını tamamen AI’ya bırakmak yerine, backend’de kural tabanlı hesaplayıp LLM’in sadece metinsel açıklama üretmesini sağlamak, sistemin davranışını daha öngörülebilir hale getirdi.Kullanıcı deneyimi tarafında, tek maç analizi, maç merkezi, takım sayfası ve kupon sihirbazını tek bir tutarlı Next.js arayüzünde birleştirmek; hem mobilde hem masaüstünde okunabilir kartlar, tablo yerine özet kartlar ve minimal ama bilgilendirici bloklar tasarlamayı zorunlu kıldı. Son aşamada, her AI önerisini kaydedip maç sonucuyla eşleştirmek ve bu veriden performans özeti üretmek, projenin “sadece demo” olmaktan çıkıp şeffaf raporlanabilir bir analiz aracı olmasını sağladı.