Predicción de resultados deportivos con técnicas de Machine Learning aplicado al fútbol

El objetivo principal de este proyecto es explorar el problema de predicción de resultados de fútbol mediante técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning), al analizar el comportamiento de varios algoritmos en el estado del arte dándoles como aplicación la predicción de partidos de fútbol. Para ello será necesario encontrar un conjunto de datos libres que resulten útiles para dicha tarea. Con este estudio no se pretende mejorar el rendimiento de las actuales soluciones que existen, ya que no se dispone ni de los recursos ni del tiempo necesarios para ello. Se trata de hacer una comparación entre los diferentes tipos de aprendizaje y algoritmos para cada uno de ellos, para poder conocer más resultados acerca de los análisis estadísticos que se podrían utilizar para demostrar que en el fútbol hay factores que pueden tener más peso que otros a la hora de lograr que equipo se alce con la victoria. El proyecto será desarrollado íntegramente en Python y, por tanto, otro de los objetivos consistirá en conocer la potencia de este lenguaje para una labor como la que se presenta y familiarizarse con las diferentes librerías que existen para ello. Además, todas las tecnologías utilizadas en el estudio son libres y están a disposición de cualquier persona que quiera acceder a ellas gratuitamente, tanto las fuentes de datos como las librerías utilizadas en la parte del desarrollo. Este proyecto tiene un fin exploratorio, con recursos libres y, por tanto, fácilmente reproducible. La estructura de esta memoria a partir de este punto comenzará revisando el estado del arte, dedicando un capítulo completo a los usos de los diferentes algoritmos que se utilizarán en el estudio y a casos concretos de predicción aplicados al fútbol. A continuación, se presentará el desarrollo, dividido en dos partes, aprendizaje supervisado y no supervisado, donde se repasan todas las comparaciones entre los algoritmos estudiados y se profundiza en el problema planteado y en sus posibles soluciones. Por último, se analizarán los resultados y se presentarán las conclusiones del estudio.The main target in this bachelor thesis is analyzing a real-world problem like sports games with a data based methodology. Our objective is not to develop a final application, but to carry out a research work on different machine learning techniques that exist and be able to apply them to our problem. Combining different skills that have been obtained throughout the whole degree of telematic engineering is another of the objectives, since it seeks to apply part of that knowledge to a project of these characteristics. We want to do everything with open source technologies including the dataset, programming language and machine learning libraries, making it accessible to everyone and easily reproducible. Because this is a bachelor thesis, another one of the principal goals is learning about all of these technologies and be capable of obtaining useful insights.Ingeniería Telemátic