Programa de Pós Graduação em Modelagem Matemática e Computacional - PPGMMC
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Navegando Programa de Pós Graduação em Modelagem Matemática e Computacional - PPGMMC por Autor "Alves, Adriano Lima"
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Item Análise de fatores que impactam no futebol baseada em ciência de dados(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2022-02-27) Capanema, Daniel de Oliveira; Pereira, Adriano César Machado; http://lattes.cnpq.br/6813736989856243; http://lattes.cnpq.br/0779594261363903; Alves, Adriano César Machado; Alves, Adriano Lima; Claudino, João Gustavo de Oliveira; Santiago, Paulo Roberto Pereira; Wanner, Elizabeth Fialho; Pádua, Flávio Luis CardealEsportes profissionais e de alto desempenho estão cada vez mais utilizando novas tecnologias para obter melhores resultados em treinamentos e competições. Estudos para prevenir lesões e melhorar o desempenho têm sido aplicados e bons resultados já foram alcançados. Para atingir os objetivos, técnicas de inteligência artificial são aplicadas aos dados para encontrar padrões, prever tendências, melhorar resultados, táticas, equipamentos e outros. Este trabalho analisa dados reais de clubes da primeira divisão do futebol brasileiro, aplicando métodos de inteligência artificial para classificar jogadores, encontrar padrões, variáveis ou características que influenciam nos resultados, definindo características que influenciam na ocorrência de lesões e no desempenho dos atletas. Jogadores foram classificados e comparações foram feitas em grupos que possuíam ou não jogadores lesionados. Também foram realizadas análises comparativas em grupos de jogadores com melhores e piores médias de eficiência física, mostrando que jogadores com melhores médias tendem a apresentar características de treino mais parecidas com as do jogo, enquanto jogadores com piores médias apresentam números no treinamento inferiores aos dos jogos. Também foram estudadas as principais características que influenciam nos resultados dos jogos, sendo uma delas a diferença de performance entre o primeiro e o segundo tempo, considerando variáveis relacionadas à distância. O classificador XGBoost conseguiu bons resultados ao prever esta diferença de performance, além de apresentar como e quais variáveis influenciam nesta diferença. O trabalho também apresenta revisões sistemáticas de inteligência artificial em esportes em equipes e individuais, trazendo informações relevantes e métricas sobre o assunto.