Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização
Prediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimization
| dc.contributor | Fernandes, Márcia Aparecida | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8946715881289701 | |
| dc.contributor | Martins, Luiz Gustavo Almeida | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2546751023256424 | |
| dc.contributor | Julia, Rita Maria da Silva | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8032993126633250 | |
| dc.creator | Ribeiro, Luis Eduardo da Silva | |
| dc.date | 2019-08-14T16:31:55Z | |
| dc.date | 2019-08-14T16:31:55Z | |
| dc.date | 2019-07-10 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T20:48:05Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T20:48:05Z | |
| dc.identifier | RIBEIRO, Luis Eduardo da Silva. Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização. 2019. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9058591 | |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | |
| dc.description | O CartolaFC é um jogo no qual é possível realizar a escalação de times virtuais com base nos jogadores e técnicos da série A do campeonato brasileiro de futebol. Nesse sentido, o trabalho utiliza técnicas de aprendizado de máquina e otimização para predição de escalações no CartolaFC. Inicialmente, foi realizado o pré-processamento da base de dados obtida para o desenvolvimento do trabalho. Posteriormente, foi realizada uma análise estatística para identificação de classes de jogadores baseado em boxplots. Além disso, foi modelada uma rede neural perceptron para realizar a classificação dos jogadores baseada nas classes definidas na etapa anterior, utilizando para treinamento os dados de 2014 a 2018 e as rodadas 6 e 7 do ano de 2019 do campeonato brasileiro para testes. Finalmente foi construído um algoritmo genético responsável por escalar os times, levando em consideração restrições de patrimônio disponível para escalação e esquema tático. Os resultados do trabalho sugerem que o limite de patrimônio disponível para escalação influencia na qualidade dos times escalados e que a utilização de um algoritmo genético no processo de escalação consegue evoluir a qualidade dos times escalados à medida que as gerações se passam. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Ciência da Computação | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Cartola | |
| dc.subject | Redes neurais | |
| dc.subject | Algoritmos genéticos | |
| dc.subject | Escalação | |
| dc.subject | Jogadores | |
| dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS | |
| dc.title | Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização | |
| dc.title | Prediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimization | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |