[pt] O USO DE REDES NEURAIS PARA A MELHORA DE DESEMPENHO DE TIMES DE BASKET NA NBB

[en] THE USE OF NEURAL NETWORKS TO IMPROVE THE PERFORMANCE OF BASKETBALL TEAMS IN THE BRAZILIAN NATIONAL BASKETBALL LEAGUE

[pt] LUCAS VITAL ALVES DA SILVA

[pt] REDE NEURAL

[pt] NBB

[pt] BASQUETE

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[pt] ESPORTE

[en] NEURAL NETWORKS

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[pt] Nos últimos anos, houveram diversos avanços tecnológicos que trouxeram inúmeras inovações que provocaram diversas transformações nos mais diversos aspectos da humanidade. Na atualidade, vive-se uma nova fase de revolução tecnológica provocada pelo ganho tanto de capacidade de armazenar dados como também de transmiti-los e processá-los, o que faz possível obter informações valiosas que serão cruciais no processo de tomada de decisões nos mais diversos contextos e aspectos. Não obstante, vivemos num mundo cada vez mais data driven, ou seja, orientado aos dados, e quanto mais uma empresa, instituição ou indivíduo for orientado aos dados em seu processo de tomada de decisão, maior serão as suas probabilidades de sucesso. Portanto, a procura por sistemas que sejam capazes de extrair insights dos dados cada vez mais tem se tornado maior. O mundo dos esportes também não poderia ficar de fora de toda essa revolução que atualmente está acontecendo, cada vez mais cresce a importância tanto da coleta como processamento de dados que podem gerar insights que permitam a tomadas de decisões que podem ser essenciais nos mais diversos aspectos do esporte. Auxílio na tomada de decisão num momento crucial de um jogo, auxílio na elaboração de treinamentos que maximizem o máximo possível o desempenho de atletas e até mesmo prevenir lesões, dentre outros. Dentre as muitas possibilidades, uma é o uso de algoritmos de inteligência artificial para determinação do melhor time numa partida de Basquete da NBB. A ideia principal é conseguir avaliar o desempenho dos times que estão se enfrentando numa partida através de uma determinada janela de tempo avaliando a composição dos jogadores em quadra, as variáveis relacionadas a partida e a cada jogador individualmente além de extrair características individuais de cada jogador. Assim, consegue-se saber qual seria a composição ideal de jogadores dentre os disponíveis para que um time maximize as suas chances de vitória numa eventual partida da NBB. Tal análise foi feita mais precisamente para o time de basquete do Flamengo. Deste modo, o objetivo deste projeto foi a criação de um sistema que pudesse prever qual seria a composição de jogadores disponíveis do Flamengo que mais provavelmente se sairia contra um time adversário e assim maximizasse as chances do Flamengo vencer uma partida. Nesse ínterim, realizou-se um procedimento de análise de dados para selecionar variáveis, para fazer a clusterização de jogadores, criação de variáveis e métricas que pudessem ser úteis na análise, e finalmente o desenvolvimento e treinamento de um sistema de aprendizado de máquina que irá trabalhar para determinar qual é a melhor composição de jogadores que maximizará as chances de vitória. Ao longo do processo diversas linhas de análise foram testadas e os procedimento serão expostos de forma mais detalhadas a seguir.

[en] In recent years, there have been several technological advances that have brought numerous innovations that have caused several transformations in the most diverse aspects of humanity. Currently, we are experiencing a new phase of technological revolution caused by the gain in the ability to store data as well as to transmit and process them, which makes it possible to draw valuable conclusions that helped in the decision-making process in the most diverse contexts and aspects. The world of sports could not be left out of this revolution that is currently taking place, the importance of both collecting and processing data that can generate insights that allow decision-making that can be essential in the most diverse sports aspects. Assistance in decision-making at a crucial moment in a game, assistance in the preparation of training that maximizes athletes s performance as much as possible and even injuries prevetion, among others. Among the many possibilities, one is the use of artificial intelligence algorithms to determine the best team in an NBB (Brasilian League of Basketball) Basketball match. The main idea is to be able to evaluate the performance of the teams that are facing each other in a match through a time window evaluating the composition of the players on the court, analyze variables related to the match and to each player individually and at the same time extract individual characteristics of each player. Thus, it is possible to know what would be the ideal composition of players among those available so that the team as a whole does better than the opponent in a match as a whole. Such an analysis was made more precisely for the Flamengo basketball team, so the objective was to create a system that could predict which would be the composition of available Flamengo players that would be better against an opposing team. In this manner, a data analysis procedure was carried out to select variables, to cluster players, create variables and metrics that could be useful in the analysis, and finally the development and training of two neural networks that will work together to determine what is the best composition of players. Throughout the process, several lines of analysis were tested and the procedures will be explained in more detail below.

MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO

2022-12-20

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61583