Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/35063

Título:

Aprendizaje automático para competencias deportivas

Otros títulos:

Coordinador:

Director:

Compilador:

Autor:

Maidana, Christian
Ferreyra, Vicente

Tutor:

González Ramírez, Andrés
Moncecchi, Guillermo
Etcheverry, Lorena

Tipo de documento:

Tesis de grado

Editor:

Palabras clave:

Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Deporte
Fútbol

Descriptores:

Año de publicación:

2021

Contenido:

Resumen:

La Ciencia de Datos (CD) es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento u obtener un mejor entendimiento de datos estructurados o no estructurados. La CD aplicada al deporte es relevante tanto para la academia como para la industria, dado que permite realizar análisis que antes no eran posibles, teniendo como consecuencia impacto en la toma de decisiones, como por ejemplo el fichaje de jugadores, predicción de resultados, etc. En este proyecto se elabora una investigación de los desarrollos existentes referentes a la CD aplicada al deporte, tanto estudios académicos como innovaciones del ámbito privado, realizando un análisis más exhaustivo sobre el fútbol. A su vez, se detallan algunas fuentes de datos disponibles que podrían usarse para la aplicación de CD. Con el fin de generar una herramienta que aporte información de utilidad para los entrenadores, se elabora un prototipo para la predicción de distintos atributos (tiros de esquina y tiros al arco). A partir de datos obtenidos de Whoscored de las temporadas 2016 a 2019/2020 y el uso de tres clasificadores K Nearest Neighbors, Random forest y Regresión lineal, se logran resultados auspiciosos llegando a una accuracy de 87 % para tiros de esquina y 62 % para tiros al arco.

Descripción:

Editorial:

Udelar.FI

EN:

Financiadores:

Citación:

Maidana, C. y Ferreyra, V. Aprendizaje automático para competencias deportivas [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2021.

Citación:

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Documento del Gobiberno:

URI:

https://hdl.handle.net/20.500.12008/35063

ISBN:

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ISSN:

ISMN:

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Título Obtenido:

Ingeniero en Computación

Facultad o Servicio que otorga el Título:

Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería

Licencia:

Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)

Cobertura geográfica:

Cobertura temporal:

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Clasificación:

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Colecciones:

Tesis de grado
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