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EXPERIENCIAS REALES EN MACHINE LEARNING: CÓMO PREDECIR LA PROBABILIDAD DE QUE UN DISPARO ACABE EN GOL

¿Quieres conocer  cómo el #DataScience, el #MachineLearning y la #ArtificialIntelligence se puede aplicar al mundo del futbol?  Descubre ejemplos reales de analítica aplicada de la mano de nuestros alumnos y cómo Máxima Formaci…

Publicado27 de enero de 2022
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EXPERIENCIAS REALES EN MACHINE LEARNING: CÓMO PREDECIR LA PROBABILIDAD DE QUE UN DISPARO ACABE EN GOL

¿Quieres conocer cómo el #DataScience, el #MachineLearning y la #ArtificialIntelligence se puede aplicar al mundo del futbol?

Descubre ejemplos reales de analítica aplicada de la mano de nuestros alumnos y cómo Máxima Formación les ha ayudado en este proceso.

Hoy te contamos la historia de Óscar Bartolomé (Data Scientis in Lantek), un científico de datos dedicado a la mejora continua de procesos industriales. Además, Óscar es un apasionado del mundo del fútbol.

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“En su Trabajo Fin de Máster (TFM) del Máster en Machine Learning con R, un modelo de regresión logística y un modelo de XGBoost, aplicados al fútbol para predecir la probabilidad de gol en un disparo”Óscar Bartolomé utilizó modelos predictivos,

En la actualidad el análisis de datos deportivos está en auge es un hecho, entre ellos los de fútbol. Ya sea para el scouting de jugadores, análisis táctico o de rendimiento, pero todos los equipos profesionales están empezando una carrera por ver quién es el que mejor aprovecha la cantidad ingente de datos que se generan de cada partido, entreno, ya sea propio o del rival.

En su TFM calcula la probabilidad de que un tiro acabe en gol en base a una serie de características. Estas características son pre-tiro, la posición del tiro, el ángulo con respecto a la línea de gol, la parte del cuerpo con la que se remata, etc.

Para el modelado ha utilizado distintos modelos de regresión logística y modelos más avanzados como son como son XGBoost (modelos de boosting), con distintos preprocesados y configuraciones con R Software, utilizando para su evaluación, la métrica AUC.

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¿Qué modelo habrá obtenido mejores resultados? ¿Qué variables serán más importantes a la hora de marcar un gol? Todas estas preguntas y muchas más tienen respuesta en el TFM de Óscar Bartolomé ha realizado para el Máster de Machine Learning de Máxima Formación.

El TFM es una oportunidad para demostrar las cualidades del alumno, ya sea en el entorno de la empresa, o para desarrollar proyectos personales. Si quieres conocer más sobre la ciencia de datos relacionada con el futbol, puedes acudir a su página web donde habla sobre la actualidad del mundo del futbol y a la aplicación creada por Óscar en Shiny

Si te gustó conocer esta aplicación del Machine Learning  aplicada al mundo del futbol, comenta y comparte la publicación. ¡Nos encantaría conocer tu opinión!

Artículo de Nacho García

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Puedes descargar el TFM de Óscar Bartolomé debajo.

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