Algoritmos computacionales para la predicción de partidos de fútbol

• Autor: Torres Hernández, Edwin Bryan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/6837
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/6837
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Predicción; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Dentro de los múltiples ámbitos, dónde se han aplicado modernos métodos de aprendizaje automático para conjuntos de datos muy grandes (Big Data), se pueden descubrir ideas que de otro modo podrían permanecer ocultas. No obstante, confiar y basarse solamente en dichos conjuntos de datos para descubrir y predecir conocimiento podría ser equivocado para muchos dominios de este mundo. En el marco de los deportes, el fútbol es el más representativo, jugado por dos equipos conformado por once jugadores cada uno, consiste en hacer que una pelota ingrese al arco del oponente, a cuya acción se le denominará “gol”. Los resultados de un partido de fútbol han sido considerados como el esfuerzo científico para mejorar las técnicas de juego y características del equipo. Debido a que, hay una gran cantidad de factores que se deben tener en cuenta y que además, muchas veces no se pueden representar cuantitativamente, predecir dichos resultados es un proceso complejo (Hucaljuk & Rakipovic, 2011). Dicho de este modo, es un desafío investigar la información y estrategia de clasificación que ayudarían a facilitar la predicción de los resultados de los partidos.