Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização

Ribeiro, Luis Eduardo da Silva

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Ribeiro, Luis Eduardo da Silva	-
dc.date.accessioned	2019-08-14T16:31:55Z	-
dc.date.available	2019-08-14T16:31:55Z	-
dc.date.issued	2019-07-10	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Cartola	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Algoritmos genéticos	pt_BR
dc.subject	Escalação	pt_BR
dc.subject	Jogadores	pt_BR
dc.title	Predição de escalações para o jogo CartolaFC utilizando aprendizado de máquina e otimização	pt_BR
dc.title.alternative	Prediction of escalations for CartolaFC fantasy game using machine learning and optimization	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Fernandes, Márcia Aparecida	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8946715881289701	pt_BR
dc.contributor.referee1	Martins, Luiz Gustavo Almeida	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/2546751023256424	pt_BR
dc.contributor.referee2	Julia, Rita Maria da Silva	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/8032993126633250	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Ciência da Computação	pt_BR
dc.sizeorduration	88	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS	pt_BR
Appears in Collections:	TCC - Ciência da Computação

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