Inteligência artificial explicável para análise de partidas de futebol

• Autor(a) principal: Marques, Bruno Oliveira
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/218992
• topic: Inteligência artificial; Futebol; Análise de dados; Algoritmos; Árvores de decisões; Machine learning; Association football; Explainable artificial intelligence

As recentes discussões sobre a ética na implementação e uso de algoritmos de aprendizagem de máquina para tomada de decisões que impactam pessoas de forma significativa, motivadas principalmente pela constatação de que, em diversos casos, eles reproduziram tendências discriminatórias presentes nos dados históricos que os alimentaram, geraram uma demanda por maior transparência nesses mecanismos. Tais esforços se consolidaram em um tópico emergente chamado de Inteligência Artificial Explicável, também conhecido pela sigla em inglês XAI. Seu objetivo é prover, para pessoas com acesso a um agente de aprendizagem, meios para que elas possam compreender o processo por trás de suas tomadas de decisão, com influência mínima na acurácia ou desempenho computacional. Uma de suas possíveis aplicações está na análise do impacto de fatores individuais, ou combinações destes, no resultado de uma previsão, permitindo assim otimizar melhor os esforços para a realização do objetivo representado por ela. O objetivo deste trabalho é utilizar tais métodos para investigar a influência exercida por fatores presentes em partidas de futebol em relação aos seus resultados, em um formato que possa ser manipulado e compreendido pelas partes interessadas, incluindo treinadores, preparadores e jogadores, de forma a auxiliar a melhoria de seus treinamentos e preparações táticas.