Análisis de los indicadores de éxito en handball masculino a través de redes neuronales artificiales

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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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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cabrera Quercini, Ignacio, González, Andrés
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
Educación Física
Salud
Handball
Machine learning
Predicción
Rendimiento deportivo
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/86872
http://congresoeducacionfisica.fahce.unlp.edu.ar/13oca-y-8o-la-efyc/actas/Mesa19_Cabrera_Analisis.pdf/view?searchterm=None
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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 88,24% de precisión contra el 81,82% para 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.
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