Redes neuronales en el fútbol

Abstract

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.