Modelos de aprendizaje automático sobre el juego del club Movistar Estudiantes

Alcón Ferreira, Ander (2018). Modelos de aprendizaje automático sobre el juego del club Movistar Estudiantes. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Modelos de aprendizaje automático sobre el juego del club Movistar Estudiantes
Author/s:
  • Alcón Ferreira, Ander
Contributor/s:
  • Bielza Lozoya, Concepción
  • Larrañaga Múgica, Pedro
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: 2018
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La liga ACB es una de las mejores ligas profesionales de baloncesto a nivel mundial, incluyendo alguno de los mejores equipos de todo Europa. El nivel de competitividad de la liga es muy alto, mostrando un nivel de entropía de Shannon muy similar al de la National Basketball Association (NBA) de los Estados Unidos. Con un nivel tan alto de competitividad, ser capaz de maximizar el rendimiento del equipo y los jugadores es fundamental para poder desmarcarse del resto de equipos presentes en la liga. Con este objetivo, en esta memoria se realiza una modelización del juego ofensivo y defensivo del club Movistar Estudiantes utilizando redes bayesianas que se aprenden de datos reales recogidos a lo largo de la temporada 2017-18. Se analizan las relaciones probabilísticas entre las variables que se han identificado como predictoras de las victorias y derrotas basándose en los trabajos sobre la materia realizados previamente. Asimismo, la interpretación de la red bayesiana generada proporciona información muy útil sobre los comportamientos positivos y negativos que pueden estar afectando al resultado de los partidos. El tipo de juego realizado por el equipo se encuentra categorizado en cuatro grandes grupos: bloqueo directo, bloqueo indirecto, perímetro poste y juego rápido. Para cada tipo de juego, se predicen los puntos esperados basándose en el tipo de tiro realizado por el jugador (tiro libre, tiro de dos o tiro triple). Esto permite escoger la mejor selección de tiro para cada tipo de juego, maximizando los puntos esperados ofensivamente y minimizando los esperados defensivamente. Adicionalmente, se ha utilizado una regresión lineal regularizada ridge para evaluar el rendimiento en base a los puntos esperados de cada jugador en diferentes situaciones del encuentro, permitiendo escoger individualmente el quinteto de jugadores que mejor se adapta a cada momento del partido. Para obtener más información del modelo, se han incluido parejas de jugadores para medir su rendimiento cuando se encuentran en la cancha al mismo tiempo. Además, como en determinados momentos del partido las acciones que se toman pueden decidir el resultado final, se ha incluido la variable clutch time para ver cómo se manejan los jugadores bajo presión. Este estudio es capaz de representar de forma precisa el juego del club Movistar Estudiantes, además de mostrar la eficacia de los jugadores en distintas situaciones del partido, lo que permite ajustar en cada momento el quinteto de juego a las necesidades del equipo.---ABSTRACT---ACB league is one of the best professional basketball leagues around the world, including some of the best teams across Europe. The level of competitiveness in the league is very high, showing a Shannon entropy level similar to the National Basketball Association (NBA) of the United States. With such high level of competitiveness, being able to maximize the performance of the team and the players could lead to a significant difference over the rest of the teams in the league. With this purpose, a modelization of both ofensive and defensive games of the ACB team Club Movistar Estudiantes is made using Bayesian networks. An analysis of the probabilistic relationships among several team variables that have been identifed as relevant predictors of wins and losses in previous works is performed. Additionally, the interpretation of the networks provides useful information about positive and negative behaviors that are afecting the outcome of the games. Four different types of plays are defined to classify the ofensive and defensive situations: pick, pick away, perimeter post and fast break. For each type of play, the expected points are calculated based on the shot made by the player (free throw, three point shot and two point shot). This allows to choose the best option for each type of play, maximizing the expected points ofensively and minimizing them defensively. In addition, a ridge regularized linear regression is used to evaluate the performance of each team player in diferent situations of the game, allowing to choose individually which set of players should be playing on each sequence of the game. To extract more information from the model, pairs of players are also evaluated to see how well these combinations work in the field at the same time. Furthermore, as there are moments in the game where the chosen decision can affect the outcome of the game, the variable clutch time is included to see the behavior of the players under pressure. This study is able to represent precisely how the club Movistar Estudiantes plays, and shows the efectiveness of the players in dierent situations of the game, allowing to choose the best line-up according to the needs of the team.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Madrid Regional GovernmentS2013/ICE-2845CASI - CAMFigueiras Vidal, Aníbal RamóConceptos y Aplicaciones de los Sistemas Inteligentes

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Item ID: 52250
DC Identifier: http://oa.upm.es/52250/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:52250
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 14 Sep 2018 12:25
Last Modified: 14 Sep 2018 12:31
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