RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Inteligencia Artificial aplicada a la mejora del rendimiento deportivo
A1 Rabanedo Amigo, Diego
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Segovia
K1 XGBoost
K1 Rendimiento deportivo
K1 1203.17 Informática
AB Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial orientado ala mejora del rendimiento deportivo en fútbol profesional. La solución combina técnicasde machine learning (XGBoost) con análisis explicativo (SHAP) para identificar qué variables físicas y técnico-tácticas tienen mayor impacto sobre el rendimiento deportivo delos jugadores.El sistema permite realizar análisis personalizados a equipos completos o jugadoresconcretos 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, segeneran modelos personalizados que ofrecen recomendaciones de entrenamiento y ajusteestratégico.El proyecto se implementa como una aplicación web desarrollada en Flask, con unbackend que automatiza la carga, procesamiento y análisis de datos. Los resultados obtenidos muestran que es posible identificar patrones físicos y técnico-tácticos asociadosal rendimiento deportivo, lo que abre la puerta a una personalización más eficaz de losplanes de entrenamiento y la toma de decisiones con el fin de la mejora de rendimientoen el ámbito profesional
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78492
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78492
LA spa
DS UVaDOC
RD 07-dic-2025