Naslov diplomskega dela: Napovedovanje izida vaterpolo tekme z uporabo strojnega učenja

Povzetek:

V diplomskem delu je obravnavan problem napovedovanja izida vaterpolskih tekem z uporabo metod strojnega učenja. Vaterpolo je v primerjavi z drugimi ekipnimi športi na področju športne analitike razmeroma slabo raziskan, kljub razpoložljivosti statističnih podatkov o tekmah. V delu so bili z uporabo spletnega strganja podatkov pridobljeni statistični podatki o igralcih in tekmah s portala Total Waterpolo ter ustrezno pripravljeni za analizo. Na tako pripravljenih podatkih smo preizkusili več metod strojnega učenja, med drugim KNN, SVM, odločitvena drevesa, Random forest, Gradient boost in nevronske mreže. Rezultate posameznih metod smo primerjali glede na natančnost napovedovanja in analizirali njihovo primernost za napovedovanje izidov vaterpolskih tekem. Za najboljšo se je izkazala metoda odločitvenih dreves Random forest.

Mentor: doc. dr. Blaž Meden

Komisija za zagovor:

    - doc. dr. Žiga Emeršič, predsednik

    - doc. dr. Aleš Jaklič, član

    - doc. dr. Blaž Meden, mentor

Prostor: Sejna soba 3