PREDICIENDO PARTIDOS DEL MUNDIAL FIFA BRASIL 2014

• Autores: Shiguihara Juárez, Pedro Nelson, Huamán Asencio, Víctor Yoel
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: Revistas - Universidad Señor de Sipán
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.revistas.uss.edu.pe:article/116
• Enlace del recurso: https://revistas.uss.edu.pe/index.php/ING/article/view/116
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Big Data; Inferencia Probabilística; Machine Learning; Predicción de Partidos de Fútbol; Teorema de Bayes; Ingenieria de sistemas

El objetivo de este artículo es mostrar por qué las herramientas del novel campo de estudio llamado Big Data, está teniendo un creciente interés en diversas áreas alrededor del mundo. Para ello, se abordó una de las herramientas de Big Data denominada Machine Learning, específicamente un enfoque probabilístico basado en el Teorema de Bayes. Con este enfoque se propone la construcción de un modelo que permita predecir el ganador en un partido de fútbol a partir de información histórica. Esta información histórica contempla los últimos tres años de partidos disputados por cada una de las 32 selecciones participantes en el mundial FIFA Brasil 2014. A pesar de que el modelo es simple, éste obtuvo resultados competitivos en comparación con los resultados obtenidos por una red neuronal y un portal web de predicciones deportivas. Lo resultados proporcionados por las técnicas de Big Data fueron interesantes a pesar de la alta incerteza que presenta un partido de fútbol. Además, para el gobierno y empresas, estas técnicas podrían ser empleadas para salvar vidas, ahorrar tiempo y dinero en tareas críticas.