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Abstract(s)
Artificial intelligence has emerged as an essential tool in many areas. Sport, due to its widespread appeal, has also embraced this trend and recognized its significance in driving its development. The processing and analytical capacity developed in recent years in artificial intelligence offers a new dimension for understanding and predicting complex events. Predictive analysis, driven by machine learning algorithms, makes it possible to identify patterns and trends that would not be evident using traditional methods. In the field of sports, machine learning is significantly altering the analysis of athletes’ and teams’ performance. In the realm of basketball, these techniques afford comprehensive insights into both individual and collective development, facilitating
a more precise evaluation of the strategies and tactics employed. The meticulous analysis of every facet of a team’s daily routine has the potential to elevate the sport to a heightened level of competition. This thesis investigates the use of machine learning to predict the outcome of National Basketball Association and Women’s National Basketball Association games, using historical data and collective performance metrics. Through the utilization of advanced algorithms, this application seeks to analyze patterns that are crucial
for detecting future results. The objective is to demonstrate the capability of these technologies to predict outcomes that may not be attainable solely through human analysis. The research findings underscore the potential of machine learning to surpass traditional statistical methods in predicting sports outcomes. hrough the integration of comprehensive data and advanced modeling techniques, it is possible to demonstrate
the capacity to generate more accurate and pertinent predictions. This approach not only enriches sports analysis but also holds considerable practical value, supporting strategic decision-making in the realm of basketball.
A inteligência artificial surge como uma ferramenta essencial em muitos domínios. Odesporto, devido ao seu apelo generalizado, também aderiu a esta tendência e reconheceu a sua importância para impulsionar o seu desenvolvimento. A capacidade de processamento e análise desenvolvida nos últimos anos na inteligência artificial oferece uma nova dimensão para a compreensão e previsão de eventos complexos. A análise preditiva, impulsionada por algoritmos de machine learning, permite identificar padrões e tendências que não seriam evidentes utilizando métodos tradicionais. No domínio do desporto, machine learning está a alterar significativamente a análise do desempenho dos atletas e das equipas. No domínio do basquetebol, estas técnicas permitem uma visão abrangente do desenvolvimento individual ecoletivo, facilitando uma avaliação mais precisa das estratégias e tácticas utilizadas. A análise meticulosa de todas as facetas da rotina diária de uma equipa tem o potencial de elevar o desporto a um nível de competição mais elevado. Esta tese investiga a utilização de machine learning para prever o resultado dos jogos da Associação Nacional de Basquetebol e da Associação Nacional de Basquetebol Feminino, utilizando dados históricos e métricas de desempenho coletivo. Através da utilização de algoritmos avançados, esta investigação procura analisar padrões que são cruciais para detetar resultados futuros. O objetivo é demonstrar a capacidade destas tecnologias para prever resultados que podem não ser alcançados apenas através da análise humana. Os resultados da dissertação sublinham o potencial de machine learning para ultrapassar os métodos estatísticos tradicionais na previsão de resultados desportivos. Através da integração de dados abrangentes e de técnicas de modelação avança das, pode-se demonstrar a capacidade de gerar previsões mais exactas e pertinentes. Esta abordagem não só enriquece a análise desportiva, como também tem um valor prático considerável, apoiando a tomada de decisões estratégicas no domínio do basquetebol.
A inteligência artificial surge como uma ferramenta essencial em muitos domínios. Odesporto, devido ao seu apelo generalizado, também aderiu a esta tendência e reconheceu a sua importância para impulsionar o seu desenvolvimento. A capacidade de processamento e análise desenvolvida nos últimos anos na inteligência artificial oferece uma nova dimensão para a compreensão e previsão de eventos complexos. A análise preditiva, impulsionada por algoritmos de machine learning, permite identificar padrões e tendências que não seriam evidentes utilizando métodos tradicionais. No domínio do desporto, machine learning está a alterar significativamente a análise do desempenho dos atletas e das equipas. No domínio do basquetebol, estas técnicas permitem uma visão abrangente do desenvolvimento individual ecoletivo, facilitando uma avaliação mais precisa das estratégias e tácticas utilizadas. A análise meticulosa de todas as facetas da rotina diária de uma equipa tem o potencial de elevar o desporto a um nível de competição mais elevado. Esta tese investiga a utilização de machine learning para prever o resultado dos jogos da Associação Nacional de Basquetebol e da Associação Nacional de Basquetebol Feminino, utilizando dados históricos e métricas de desempenho coletivo. Através da utilização de algoritmos avançados, esta investigação procura analisar padrões que são cruciais para detetar resultados futuros. O objetivo é demonstrar a capacidade destas tecnologias para prever resultados que podem não ser alcançados apenas através da análise humana. Os resultados da dissertação sublinham o potencial de machine learning para ultrapassar os métodos estatísticos tradicionais na previsão de resultados desportivos. Através da integração de dados abrangentes e de técnicas de modelação avança das, pode-se demonstrar a capacidade de gerar previsões mais exactas e pertinentes. Esta abordagem não só enriquece a análise desportiva, como também tem um valor prático considerável, apoiando a tomada de decisões estratégicas no domínio do basquetebol.
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Artificial Intelligence Machine Learning NBA WNBA Sports Inteligência artificial Basquetebol Desporto