<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T20:50:26Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/71529" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/71529</identifier><datestamp>2024-11-15T20:02:29Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_787</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">Lozano Olmedo, José María</subfield>
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<subfield code="a">En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un exponencial&#xd;
crecimiento, revolucionando diferentes sectores con sus innovadoras ideas. Este&#xd;
crecimiento tecnológico no ha pasado desapercibido en el ámbito deportivo, donde la&#xd;
inteligencia artificial se está incorporando cada vez más para optimizar el rendimiento&#xd;
de los equipos y atletas.&#xd;
Este trabajo se centra en evaluar diversas técnicas de inteligencia artificial para&#xd;
predecir el rendimiento de equipos de fútbol mediante el análisis de la rotación&#xd;
de jugadores. El objetivo del proyecto es detectar cómo las diferentes estrategias&#xd;
de rotación aplicadas por los equipos afectan al desempeño del equipo y cómo&#xd;
la inteligencia artificial puede realizar predicciones en base a ellas para ayudar a&#xd;
optimizar estas estrategias y detectar cuáles son las mejores. Este trabajo abarca&#xd;
desde la recopilación y el análisis de datos asociados a las ligas seleccionadas, la&#xd;
creación de modelos de inteligencia artificial y la evaluación de su eficacia. Se pretende&#xd;
que con este proyecto se puedan obtener resultados significativos para optimizar la&#xd;
gestión de equipos de fútbol y así poder facilitar el trabajo a sus dirigentes.</subfield>
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<subfield code="a">In recent years, artificial intelligence has experienced exponential growth, revolutionizing&#xd;
various sectors with its innovative ideas. This technological advancement&#xd;
has not gone unnoticed in the sports field, where artificial intelligence is increasingly&#xd;
being integrated to optimize team and athlete performance.&#xd;
This study focuses on evaluating various artificial intelligence techniques to&#xd;
predict the performance of football teams through the analysis of player rotation.&#xd;
The objective of the project is to detect how different rotation strategies applied by&#xd;
teams impact their performance, and how artificial intelligence can make predictions&#xd;
based on these strategies to optimize them and identify the best ones. This work&#xd;
ranges data collection and analysis from selected leagues, the development of artificial&#xd;
intelligence models, and the evaluation of their effectiveness. The goal is to achieve&#xd;
significant results with this project to optimize the management of football teams&#xd;
and thereby facilitate the work of their leaders.</subfield>
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<subfield code="a">Comparación y evaluación de diferentes técnicas de IA para un modelo de rotación de empleados en empresas aplicado a equipos de fútbol</subfield>
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