Análise preditiva em partidas de tênis

• Autor(a) principal: Carvalho, Suzana Barboza
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/25760
• topic: Aprendizado de máquina; Análise preditiva; Tênis; Agrupamento; Classificação; Aprendizado de máquina; Predição (Lógica); Tênis (Jogo); Machine Learning; Predictive Analysis; Tennis; Clusterization; Classification

O aumento da acessibilidade da computação de alto desempenho possibilitou a aplicação de aprendizado de máquina para realizar análises preditivas nas mais diversas áreas de negócio. Nos esportes, o uso de estatística na tentativa de predição de resultados já é um conceito consolidado há várias décadas. Esta área se beneficiou da popularização das tecnologias de big data para criar base de dados grandes e robustas, que armazenam suas principais características. Consequentemente, cada vez mais é possível a aplicação de conceitos de inteligência artificial na tentativa de melhorar a performance dos modelos preditivos. Este trabalho visa aplicar os conceitos de aprendizado de máquina para prever o resultado de partidas de tênis masculino entre os melhores jogadores do mundo nos principais torneios disputados. Os resultados mostram que foi desenvolvida uma metodologia eficiente que consegue prever corretamente cerca de 70% das partidas no escopo.