2026-05-05T19:52:46Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/request

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00925njm 22002777a 4500 dc Rabanedo Amigo, Diego author 2025 Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial orientado a la mejora del rendimiento deportivo en fútbol profesional. La solución combina técnicas de machine learning (XGBoost) con análisis explicativo (SHAP) para identificar qué variables físicas y técnico-tácticas tienen mayor impacto sobre el rendimiento deportivo de los jugadores. El sistema permite realizar análisis personalizados a equipos completos o jugadores concretos de las jornadas deseadas teniendo como referencia el resultado de los parti- dos. A partir de datos físicos y técnico-tácticos obtenidos de fuentes como Wyscout, se generan modelos personalizados que ofrecen recomendaciones de entrenamiento y ajuste estratégico. El proyecto se implementa como una aplicación web desarrollada en Flask, con un backend que automatiza la carga, procesamiento y análisis de datos. Los resultados obtenidos muestran que es posible identificar patrones físicos y técnico-tácticos asociados al rendimiento deportivo, lo que abre la puerta a una personalización más eficaz de los planes de entrenamiento y la toma de decisiones con el fin de la mejora de rendimiento en el ámbito profesional https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78492 Inteligencia Artificial aplicada a la mejora del rendimiento deportivo