Modelagem e predição de resultados de futebol antes e durante as partidas usando aprendizagem de máquina.

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: COSTA, Ígor Barbosa da.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Futebol; Modelagem preditiva; Apostas esportivas; Predição em tempo real; Lucratividade; Eficiência de mercado; Aprendizagem de máquina; Sistemas de Computação – futebol – análise de dados; Soccer; Predictive modelling; Sports betting; Real-Time prediction; Profitability; Market efficiency; Machine learning; Computer systems – football – data analysis; Fútbol; Modelado predictivo; Apuestas deportivas; Predicción en tiempo real; Rentabilidad; La eficiencia del mercado; Aprendizaje automático; Sistemas informáticos - fútbol - análisis de datos; Football; Modélisation prédictive; Les paris sportifs; Prédiction en temps réel; Rentabilité; Efficacité du marché; Apprentissage automatique; Systèmes informatiques – football – analyse de données; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20618

No futebol, a predição de resultados é historicamente uma tarefa desafiadora devido à na tureza estocástica do esporte e à complexidade dos inúmeros fatores que influenciam o de senrolar de uma partida. Na última década, com a evolução nas técnicas de aquisição, ar mazenamento e processamento de grandes volumes de dados, surgiram diversas fontes de dados online (textuais, tabulares, etc.) com informações a respeito de partidas disputadas (escalações, placares, estatísticas, etc.), além de dados referentes às cotações dos mercados de aposta para as partidas. Nesse cenário, técnicas de aprendizagem de máquina podem ser uma alternativa viável para a descoberta de padrões nos dados históricos e consequente mente para a predição de resultados. Este trabalho explora diferentes abordagens e técnicas de aprendizagem, que vão desde classificadores simples a redes neurais complexas, para realização de predições de resultados tanto antes do início das partidas, como também du rante (em tempo real). Para a predição pré-jogo, este trabalho ataca um alvo de predição ainda pouco explorado pela literatura: "ambas as equipes vão marcar gols?". Esse tipo de predição, além de ter sido pouco explorada pela literatura, tem despertando um interesse crescente nos últimos anos, devido ao crescimento do mercado de apostas esportivas. Para a predição durante a partida, este trabalho visa estimar o resultado final da disputa, atualizando a predição minuto-a-minuto. Um conjunto de experimentos foi realizado para avaliar o desempenho dos diferentes modelos em termos de acurácia e lucratividade no mercado de apostas. Os resultados obtidos são importantes em vários aspectos, que vão desde a avaliação dos fatores que influenciam o resultado de uma partida até a análise da eficiência de técnicas de aprendizagem de máquina no mercado de apostas esportivas.