Técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la predicción de resultados de carreras de caballos
Authors
Rodríguez Rivero, HelenaDirector
Cruz Piris, Luis de laDate
2022Keywords
Aprendizaje automático
Carreras de caballos
Aprendizaje supervisado
XGBoost
Machine learning
Horse racing
Supervised learning
Document type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El auge del uso de las técnicas de aprendizaje automático o más conocido como machine learning ha descubierto nuevos caminos a explorar en los últimos años. La capacidad de que una máquina sea capaz de aprender por su cuenta a partir de grandes cantidades de información permite, entre otras cosas, establecer patrones de comportamiento imperceptibles para los sistemas tradicionales. Estos patrones pueden ayudar a predecir el comportamiento que tendrá un sistema ante un conjunto de estímulos. Este trabajo fin de grado se centra en estudiar la aplicación de técnicas ML en un escenario de carreras de caballos. A partir del análisis, la adaptación y el procesado de los datos, junto con las pruebas de diferentes algoritmos, se pretende examinar la viabilidad de predecir los resultados de las carreras. In the last few years, the rise in the use of techniques better known as machine learning (ML), has led to the discovery of new areas to explore. The ability of a machine to learn on its own from large amounts of information makes it possible, among other things, to establish patterns of behaviour that are at first unnoticed. These patterns can help to predict how a system will behave in the face of a set of stimuli. This final degree project aims to study the application of ML techniques in a horse racing scenario. Throungh the analysis, adaptation and processing of the data, together with the testing of different algorithms, the aim is to examine the feasibility of predicting the results of the races.
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TFG_Rodriguez_Rivero_2022.pdf | 8.286Mb |
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