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Comparación y evaluación de diferentes técnicas de IA para un modelo de rotación de empleados en empresas aplicado a equipos de fútbol Lozano Olmedo, José María Adiego Rodríguez, Joaquín Nicolás Martín Cruz, Teresa Natalia Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid Inteligencia artificial Fútbol Rendimiento En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un exponencial crecimiento, revolucionando diferentes sectores con sus innovadoras ideas. Este crecimiento tecnológico no ha pasado desapercibido en el ámbito deportivo, donde la inteligencia artificial se está incorporando cada vez más para optimizar el rendimiento de los equipos y atletas. Este trabajo se centra en evaluar diversas técnicas de inteligencia artificial para predecir el rendimiento de equipos de fútbol mediante el análisis de la rotación de jugadores. El objetivo del proyecto es detectar cómo las diferentes estrategias de rotación aplicadas por los equipos afectan al desempeño del equipo y cómo la inteligencia artificial puede realizar predicciones en base a ellas para ayudar a optimizar estas estrategias y detectar cuáles son las mejores. Este trabajo abarca desde la recopilación y el análisis de datos asociados a las ligas seleccionadas, la creación de modelos de inteligencia artificial y la evaluación de su eficacia. Se pretende que con este proyecto se puedan obtener resultados significativos para optimizar la gestión de equipos de fútbol y así poder facilitar el trabajo a sus dirigentes. In recent years, artificial intelligence has experienced exponential growth, revolutionizing various sectors with its innovative ideas. This technological advancement has not gone unnoticed in the sports field, where artificial intelligence is increasingly being integrated to optimize team and athlete performance. This study focuses on evaluating various artificial intelligence techniques to predict the performance of football teams through the analysis of player rotation. The objective of the project is to detect how different rotation strategies applied by teams impact their performance, and how artificial intelligence can make predictions based on these strategies to optimize them and identify the best ones. This work ranges data collection and analysis from selected leagues, the development of artificial intelligence models, and the evaluation of their effectiveness. The goal is to achieve significant results with this project to optimize the management of football teams and thereby facilitate the work of their leaders. Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de Mercados Máster en Ingeniería Informática 2024-11-15T15:24:01Z 2024-11-15T15:24:01Z 2024 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71529 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/71529/4/TFM-G1996.pdf.jpg Hispana TEXT http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71529