Redes neuronales en el fútbol

Llorenç Sancho-Barrios, Nofre Sanmartín-Vich, Carlos Roger de la Resurrección

Resumen

El aprendizaje automático brinda la capacidad de examinar conjuntos de datos masivos y descubrir patrones dentro de los datos sin depender de suposiciones a priori. Su aplicación al ámbito del deporte, que está experimentando un rápido crecimiento, se divide en modelos predictivos (programas de entrenamiento, resultados...) y explicativos (lesiones). En esta memoria, que forma parte de un proyecto final para una asignatura de máster, empleamos técnicas de aprendizaje no supervisado (mapas autoorganizados y clústering) para agrupar jugadores en función de diferentes estadísticas (pases, goles, faltas, etc) y comparamos los resultados con sus posiciones reales de juego. Asimismo, se describen las herramientas utilizadas para implementar y visualizar los resultados, con el objetivo de que un lector pueda inspirarse para realizar su propio proyecto.


Palabras clave

Mapas Autoorganizados; shiny; R; Fútbol; Inteligencia Artificial; Aprendizaje no supervisado

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Referencias

Calabuig, J. M. and García Raffi, L. M. and Sánchez Pérez, E. A. (2021). Aprender como una máquina: Introduciendo la inteligencia artificial en la enseñanza secundaria. Modelling in Science, Education and Learning, v. 14, n. 1, p. 45-52.

Fausett, L. (1994). Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. Prentice-Hall international editions. Prentice-Hall.

Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. International Edition. Prentice Hall.

Kohonen, T. (1982). Self-organized formation of topologically correct featuremaps. Biological Cybernetics 43, 59-69. https://doi.org/10.1007/BF00337288

Murtagh, F. hclust package. https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/ topics/hclust

Wehrens, R. and Kruisselbrink, J. Supervised and unsupervised self-organising maps. https://github.com/cran/kohonen

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