Modelado y caracterización de jugadores de tenis para la predicción de resultados en eventos deportivos

Abstract

Tomando como referencia portales web donde se pueden encontrar infinidad de datos deportivos, el objetivo del presente proyecto se basa en la explotación de dicha información para realizar predicciones deportivas a través de redes neuronales. En primer lugar se realiza una exportación masiva de información disponible sobre jugadores de tenis mediante técnicas de web scraping y consumición de APIs públicas. Posteriormente, se utilizarán dichos datos para alimentar una RNN (Red Neuronal Recurrente) para predecir la probabilidad de ganar un encuentro entre dos jugadores enfrentados. De esta manera se puede caracterizar de manera automática las prestaciones individuales de cada jugador. En segundo lugar, el siguiente objetivo sería crear un bot que pueda actuar como analista, proporcionando de forma automatizada sugerencias de apuestas deportivas y comparar los resultados obtenidos a largo plazo para conocer si el modelo de negocio obtiene beneficios a largo plazo. Dentro de todos los eventos deportivos este proyecto focaliza en el tenis porque tiene varias ventajas: deporte individual y muchos eventos diariamente para conseguir una base de datos consistente y que los resultados no tengan variación en sesgo.