Análisis de los indicadores de éxito en handball masculino a través de redes neuronales artificiales
La búsqueda de los indicadores de éxito en el deporte ha estado en constante desarrollo en los últimos años. La aparición de la inteligencia artificial como herramienta de análisis de los datos ha permitido realizar las primeras pruebas buscando su aplicación sobre los indicadores de rendimiento en...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Capítulo de libro |
| Lenguaje: | Español |
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/trab_eventos/ev.12965/ev.12965.pdf http://congresoeducacionfisica.fahce.unlp.edu.ar/13oca-y-8o-la-efyc/actas |
| Aporte de: | Registro referencial: Solicitar el recurso aquí |
| LEADER | 02633naa a2200241 a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | aEVENTO12782 | ||
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| 100 | |a Cabrera Quercini, Ignacio |u Instituto Universitario Asociación Cristiana de Jóvenes (IUACJ) | ||
| 700 | |a González, Andrés |u Instituto Universitario Asociación Cristiana de Jóvenes (IUACJ); ISEF | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Análisis de los indicadores de éxito en handball masculino a través de redes neuronales artificiales |
| 041 | 7 | |2 ISO 639-1 |a es | |
| 500 | |a Congreso Argentino realizado junto con el 8º Congreso Latinoamericano de Educación Física y Ciencias. | ||
| 500 | |a Trabajo presentado en la Mesa 19: Educación Física y Entrenamiento | ||
| 520 | 3 | |a La búsqueda de los indicadores de éxito en el deporte ha estado en constante desarrollo en los últimos años. La aparición de la inteligencia artificial como herramienta de análisis de los datos ha permitido realizar las primeras pruebas buscando su aplicación sobre los indicadores de rendimiento en handball y la predicción de resultados. El objetivo fue profundizar en el análisis de los indicadores de rendimiento en handball a través de métodos de machine learning como las redes neuronales. Este estudio se basa en la metodología observacional propuesta por Anguera y Hernández Mendo (2013) teniendo como muestra los torneos EHF de selecciones masculina 2016 y 2018. Se confeccionó un modelo de redes neuronales, previo algoritmo de selección de características, arrojando como resultados 88,24de precisión contra el 81,82para el conjunto de datos de comprobación. Los indicadores de éxito más importantes para la predicción se vincularon a la eficacia del portero, los lanzamientos, calidad de juego y la eficacia de ataque. | |
| 653 | |a Handball | ||
| 653 | |a Machine learning | ||
| 653 | |a Predicción | ||
| 653 | |a Rendimiento deportivo | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/trab_eventos/ev.12965/ev.12965.pdf |
| 856 | 4 | 1 | |u http://congresoeducacionfisica.fahce.unlp.edu.ar/13oca-y-8o-la-efyc/actas |
| 952 | |u https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/trab_eventos/ev.12965/ev.12965.pdf |a MEMORIA ACADEMICA |b MEMORIA ACADEMICA | ||
| 773 | 0 | |7 m2am |a Congreso Argentino de Educación Física y Ciencias (13 : 2019 : Ensenada) |t Educación Física: ciencia y profesión |d Ensenada : Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Departamento de Educación Física, 2019 | |
| 542 | 1 | |f Esta obra está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina |u https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ | |