2026-05-05T09:24:37Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/784922025-10-09T19:03:52Zcom_10324_38col_10324_852
Inteligencia Artificial aplicada a la mejora del rendimiento deportivo
Rabanedo Amigo, Diego
Martín De Andrés, Diego
Hernando Gallego, Francisco
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia
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
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2025
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78492
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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