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

    Autor: 
    Pérez-Fernández, Iván
    Fecha: 
    24/06/2021
    Palabra clave: 
    redes neuronales; deportes; web scraping; predicción; apuestas; neural networks; sports; prediction; betting; Máster Universitario en Inteligencia Artificial
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/12110
    Open Access
    Resumen:
    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.
    Descripción: 
    Taking as a reference web portals where an infinite amount of sports data can be found, the objective of this project is based on the exploitation of this information to make sports predictions through neural networks. First of all, a massive export of available information about tennis players is carried out by means of web scraping techniques and consumption of public APIs. Subsequently, this data will be used to feed a RNN (Recurrent Neural Network) to predict the probability of winning a match between two players facing each other. In this way, the individual performances of each player can be automatically characterized. Secondly, the next objective would be to create a bot that can act as an analyst, providing in an automated way sports betting suggestions and compare the results obtained in the long term to know if the business model is profitable in the long term. Within all sporting events this project focuses on tennis because it has several advantages: individual sport and many events daily to achieve a consistent database and that the results have no variation in bias.
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    Nombre: Pérez Fernández, Iván.pdf
    Tamaño: 8.074Mb
    Formato: application/pdf
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