Inteligência artificial aplicada à previsão de jogos de futebol

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Main Author: Peconick, Laura Defranco Ferreira
Publication Date: 2018
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
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Summary: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)— Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, 2018.
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spelling Peconick, Laura Defranco FerreiraSobreiro, Vinícius AmorimPECONICK, Laura Defranco Ferreira. Inteligência artificial aplicada à previsão de jogos de futebol. 2018. 89 f., il.Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.https://bdm.unb.br/handle/10483/23782http://dx.doi.org/10.26512/2018.TCC.23782Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)— Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, 2018.O futebol é um dos esportes mais populares do mundo, e também um dos responsáveis pelas maiores movimentações financeiras do mundo esportivo. Um dos grandes problemas atuais estudados no futebol é qual a forma de predição de resultados tem o melhor desempenho. A maioria dos trabalhos que aborda esse tema utiliza técnicas estatísticas para realizar as previsões, mas ainda são poucos os que utilizam Inteligência Artificial (IA) para esse fim. Neste trabalho, busca-se usar uma ferramenta da IA para conseguir realizar previsões mais precisas do que as dadas pelo mercado de apostas. Para isso, utilizou-se um código em Python para criar uma Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever os vencedores dos jogos da Copa do Mundo 2018. Essa previsão foi feita em dois momentos, no primeiro sem que os dados fossem atualizados a cada rodada e no segundo com os dados sendo recalibrados, os resultados encontrados foram comparados com os resultados reais e os dados obtidos no mercado de apostas. Conclui-se que RNAs é uma boa ferramenta de previsão, conseguindo resultados semelhantes ao mercado de apostas com uma quantidade limitada de informação.Submitted by Tania Malheiros (tania@bce.unb.br) on 2020-04-03T19:51:46Z No. of bitstreams: 1 2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdf: 1983556 bytes, checksum: df86a0f15eb8890934ccfa43557a7981 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2020-04-28T18:16:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdf: 1983556 bytes, checksum: df86a0f15eb8890934ccfa43557a7981 (MD5)Made available in DSpace on 2020-04-28T18:16:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdf: 1983556 bytes, checksum: df86a0f15eb8890934ccfa43557a7981 (MD5)Football is one of the most popular sports in the world, it is also responsible for the biggest money transfers in the sport’s markets. Currently, one of the biggest issues studied in football is which results’ prediction tool has the best performance. Most works related to this theme use statistical techniques to make predictions, there are still only a few that use Artificial Intelligence (AI). In this work, the main goal is to use one of the AI tools to make predictions that are more precise than the ones given by the betting market. To achieve this, a Python code was used to create an Artificial Neural Network (ANN) to predict the winner of each game of the 2018 World Cup. The prediction was made in two different scenarios, the first one with the data not being updated and the second one with the data being recalibrated each round, the results found were then compared with the real ones, and the data obtained from the betting market. It is concluded that ANNs are a good prediction tool, achieving results similar to the betting market with a limited amount of information.Inteligência artificialRedes neurais (Computação)FutebolTeorema de BayesInteligência artificial aplicada à previsão de jogos de futebolinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-04-28T18:16:14Z2020-04-28T18:16:14Z2018info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/23782/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdf2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdfapplication/pdf1983556http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/23782/1/2018_LauraDefrancoFerreiraPeconick.pdfdf86a0f15eb8890934ccfa43557a7981MD5110483/237822022-03-24 00:03:06.631oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712022-03-24T03:03:06Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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