Pipelines integrados de machine learning para predicción deportiva
Clase 18 de 20 • Curso de Fundamentos de Machine Learning
Resumen
La inteligencia artificial aplicada al deporte permite la creación de sistemas avanzados que combinan modelos supervisados y no supervisados. Este sistema integrado ofrece predicciones precisas sobre resultados futuros y perfiles detallados de jugadores, brindando al cuerpo técnico herramientas tácticas para decisiones basadas en datos concretos.
¿Qué es un pipeline avanzado integrado en machine learning?
Un pipeline avanzado integrado es un flujo automatizado que permite unir distintos métodos analíticos para obtener predicciones y análisis en conjunto. Está compuesto por:
- Modelo supervisado: Predice resultados como la diferencia de goles con métodos como ridge regression, utilizando estadísticas de posesión y tiros.
- Modelo no supervisado: Agrupa jugadores según rendimiento con técnicas como clustering o k-means, creando perfiles específicos como goleadores o defensivos.
Ambos funcionan de manera conjunta, ofreciendo valiosa información estratégica.
¿Cómo se aplica el modelo supervisado de ridge regression?
El modelo supervisado aquí utilizado se enfoca en predecir resultados deportivos, específicamente la diferencia esperada de goles. Este proceso implica:
- Escalar variables con Standard Scaler para normalizar datos.
- Aplicar Ridge Regression que penaliza grandes coeficientes, evitando sobreajuste.
- Entrenar el modelo con datos históricos de partidos y estadísticas específicas como posesión y tiros.
Esta metodología permite hacer predicciones estables y generalizables.
¿Qué aporta el clustering o modelo no supervisado?
El modelo no supervisado analiza datos individuales de jugadores y crea agrupaciones según el desempeño. Esto incluye:
- Empleo de la técnica k-means para dividir al equipo en perfiles específicos.
- Utilización de métricas clave como goles, asistencias y pases completados.
- Clasificación automática de jugadores según su rendimiento individual en categorías como ofensivos, creativos o defensivos.
Este análisis ayuda a identificar fortalezas y necesidades estructurales del equipo.
¿Cómo generar predicciones integradas automáticas y visuales?
La combinación de ambos modelos en un pipeline integrado automatiza los procesos y genera resultados visuales claros. Se implementa:
- Un sistema automatizado que escala datos, aplica modelos y produce predicciones en una sola llamada.
- Herramientas interactivas como IP widgets que ofrecen ajustes en tiempo real para posesión y tiros, mostrando resultados inmediatos.
- Una aplicación visual que sugiere posibles estrategias tácticas en función de predicciones obtenidas y tipos de jugadores disponibles.
Esto facilita un rápido análisis táctico y una toma de decisiones más ágil.
¿Cómo aprovechar esta herramienta estratégicamente?
La integración total permite:
- Evaluar escenarios tácticos alternativos ajustando posesión y cantidad de tiros antes del partido.
- Identificar qué jugadores son más adecuados según predicción del rendimiento necesario.
- Realizar recomendaciones estratégicas para ajustes en medio campo, defensa u ofensiva.
Estas funcionalidades posicionan al equipo con una ventaja competitiva sustentada en analítica avanzada.
Te invito a que comentes cómo aplicarías estos ajustes estratégicos en un escenario real y qué datos específicos serían relevantes para tu equipo.