{"id":3927,"date":"2018-06-21T16:35:28","date_gmt":"2018-06-21T14:35:28","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/espana-gana-mundial-ia\/"},"modified":"2018-06-21T16:35:28","modified_gmt":"2018-06-21T14:35:28","slug":"espana-gana-mundial-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/tecnologia\/espana-gana-mundial-ia","title":{"rendered":"Espa\u00f1a ganar\u00e1 el Mundial si Alemania no llega a cuartos, seg\u00fan la IA"},"content":{"rendered":"

La predicci\u00f3n se basa en 100.000 simulaciones distintas de lo que pasar\u00eda en el torneo. Para llegar a esta conclusi\u00f3n, los investigadores han combinado el aprendizaje autom\u00e1tico con con una t\u00e9cnica estad\u00edstica convencional, conocida como bosques aleatorios.<\/span><\/p>\n

Hace una semana empez\u00f3 el que probablemente se convierta en uno de los eventos deportivos m\u00e1s vistos en la historia: la Copa Mundial de la FIFA Rusia 2018. Y aunque el partido final no ser\u00e1 hasta el pr\u00f3ximo 15 de julio,hay mucho inter\u00e9s por saber qui\u00e9n ser\u00e1 el equipo ganador.<\/span><\/p>\n

Una forma de medir los posibles resultados consiste en analizar las probabilidades de los corredores de apuestas. Estas compa\u00f1\u00edas colaboran con profesionales de la estad\u00edstica que analizan las extensas bases de datos de resultados para calcular la probabilidad de diferentes resultados de cualquier posible partido. De esta forma, los corredores de apuestas pueden ofrecer probabilidades en todos los juegos que van a disputarse, as\u00ed como las probabilidades de los posibles ganadores.<\/span><\/p>\n

Pero se puede alcanzar una estimaci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s precisa si se comparan las distintas probabilidades ofrecidas por muchos corredores de apuestas diferentes. Este enfoque sugiere que Brasil es el claro favorito para ganar el Mundial de 2018, con una probabilidad del 16,6 %, seguido por Alemania (12,8 %) y Espa\u00f1a (12,5 %).<\/span><\/p>\n

Pero en los \u00faltimos a\u00f1os, los investigadores han desarrollado t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico capaces de superar los enfoques estad\u00edsticos convencionales. \u00bfQui\u00e9n ganar\u00e1 el Mundial 2018 seg\u00fan estas nuevas t\u00e9cnicas?<\/span><\/p>\n

El investigador de la Universidad T\u00e9cnica de Dortmund (Alemania) Andreas Groll y sus compa\u00f1eros han intentado responder a esta pregunta. Para ello, han combinado el aprendizaje autom\u00e1tico con una t\u00e9cnica estad\u00edstica convencional, conocida como bosques aleatorios. Y resulta que su an\u00e1lisis ofrece a un ganador diferente.<\/span><\/p>\n

Bosques Aleatorios<\/b><\/span><\/p>\n

Primero algunos antecedentes. En los \u00faltimos a\u00f1os, los bosques aleatorios se han convertido en una poderosa t\u00e9cnica para analizar grandes conjuntos de datos que evitar algunos de los inconvenientes de otros m\u00e9todos. Se basa en la idea de que un futuro evento se puede predecir mediante un \u00e1rbol de decisi\u00f3n en el que cada rama representa un posible resultado a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, los \u00e1rboles de decisi\u00f3n sufren de un problema muy conocido. En las \u00faltimas etapas del proceso de ramificaci\u00f3n, las decisiones pueden verse seriamente distorsionadas. Esto suele suceder porque los datos de entrenamiento son escasos y propensos a una gran variaci\u00f3n en este tipo de resoluci\u00f3n, un problema conocido como sobreajuste.<\/span><\/p>\n

El enfoque del bosque aleatorio es diferente. En lugar de calcular el resultado en cada rama calcula el resultado de las ramas aleatorias. Y lo hace muchas veces, cada vez con un conjunto diferente de ramas seleccionadas al azar. El resultado final es el promedio de todos estos \u00e1rboles de decisi\u00f3n construidos al azar.<\/span><\/p>\n

Este enfoque ofrece ventajas importantes, ya que evita el problema del sobreajuste y revela qu\u00e9 factores son m\u00e1s importantes para determinar el resultado.<\/span><\/p>\n

As\u00ed que si un \u00e1rbol de decisi\u00f3n incluye muchos par\u00e1metros, es f\u00e1cil determinar cu\u00e1les tienen el mayor impacto en el resultado y cu\u00e1les no. Estos factores menos importantes pueden ser ignorados en el futuro.<\/span><\/p>\n

Groll y su equipo han utilizado este enfoque para realizar un patr\u00f3n del Mundial 2018. Han calculado el resultado de cada posible partido y han usado los resultados para construir\u00a0el curso m\u00e1s probable del torneo.<\/span><\/p>\n

Al principio, el equipo tuvo en cuenta muchos factores que pod\u00edan determinar el resultado, como el PIB y la poblaci\u00f3n de un pa\u00eds, su n\u00famero de equipos nacionales incluidos en la FIFA y las caracter\u00edsticas de los propios equipos, como su edad promedio, el n\u00famero de jugadores presentes en la Liga de Campeones, si tienen ventaja por jugar en casa, etc\u00e9tera. Adem\u00e1s, la t\u00e9cnica del bosque aleatorio permite incluir otros intentos de clasificaci\u00f3n, como los que utilizan los corredores de apuestas.<\/span><\/p>\n

Conectar todo esto en el modelo proporciona algunas ideas interesantes. Por ejemplo, entre los factores m\u00e1s importantes destacan las clasificaciones por equipos creadas mediante m\u00e9todos, incluidos los de corredores de apuestas, la FIFA y otros.Otros factores importantes incluyen el PIB y el n\u00famero de jugadores del equipo que tambi\u00e9n juega en la Liga de Campeones. Por el contrario, la poblaci\u00f3n del pa\u00eds, la nacionalidad del entrenador y otros datos de este tipo no tienen casi impacto en el resultado.<\/span><\/p>\n

Las predicciones a trav\u00e9s de este proceso difieren de otras en algunos aspectos importantes. Para empezar, el m\u00e9todo del bosque aleatorio estima que el ganador m\u00e1s probable es Espa\u00f1a, con una probabilidad del 17,8 %.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, la estructura del torneo en s\u00ed tambi\u00e9n influye mucho en el resultado. Si Alemania supera la fase de grupos, es m\u00e1s probable deba competir contra un equipo muy fuerte en la fase eliminatoria de 16 equipos. Debido a esto, el m\u00e9todo del bosque aleatorio calcula que las posibilidades que Alemania tiene de alcanzar los cuartos de final son del 58 %. Por el contrario, es poco probable que Espa\u00f1a se enfrente a otro equipo fuerte en los \u00faltimos 16 partidos, por lo que tiene un 73 % de posibilidades de alcanzar los cuartos de final.<\/span><\/p>\n

Si ambos llegan a cuartos de final, tienen m\u00e1s o menos las mismas posibilidades de ganar. \u00abEspa\u00f1a est\u00e1 ligeramente favorecida con respecto a Alemania, principalmente debido al hecho de que Alemania tiene una oportunidad comparativamente alta de abandonar en la ronda 16\u00bb, se\u00f1ala el equipo de investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Pero hay un giro adicional. El proceso del \u00e1rbol aleatorio permite simular todo el torneo, y esto produce un resultado diferente. Tras simular todo el torneo 100.000 veces, los investigadores explican: \u00abSeg\u00fan el curso m\u00e1s probable del torneo, la selecci\u00f3n alemana tiene m\u00e1s probabilidades de ganar la Copa del Mundo que la selecci\u00f3n espa\u00f1ola\u00bb.<\/span><\/p>\n

Por supuesto, debido a la gran cantidad de permutaciones de juegos, este curso es extremadamente improbable. Groll y su equipo creen que las probabilidades son de uno en 100.000. As\u00ed que ah\u00ed lo tiene. Al comienzo del torneo, Espa\u00f1a tiene las mejores posibilidades de ganar, de acuerdo con el equipo de investigaci\u00f3n. Pero si Alemania llega a los cuartos de final, entonces se convierte en el favorito.<\/span><\/p>\n

Ref<\/i><\/span>: <\/span>arxiv.org\/abs\/1806.03208<\/span><\/a>: <\/span>Prediction Of The FIFA World Cup 2018 \u2013 A Random Forest Approach With An Emphasis On Estimated Team Ability Parameters<\/span><\/em><\/span><\/p>\n

Fuente espa\u00f1ol<\/i><\/span><\/em>: MIT Technology Review \/ Traducido por Mariana D\u00edaz.<\/span><\/em><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La predicci\u00f3n se basa en 100.000 simulaciones distintas de lo que pasar\u00eda en el torneo. Para llegar a esta conclusi\u00f3n, los investigadores han combinado el aprendizaje autom\u00e1tico con con una t\u00e9cnica estad\u00edstica convencional, conocida como bosques aleatorios. 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