Desarrollo de una herramienta basada en aprendizaje máquina para el análisis predictivo de resultados de partidos de fútbol en la Liga MX

Abstract

A partir de la recopilación y el análisis de datos históricos, las técnicas de Machine Learning ofrecen la posibilidad de identificar tendencias y generar predicciones que apoyen la toma de decisiones. La inteligencia artificial y la visión computacional han demostrado su eficacia en distintos campos, desde la gestión del tráfico urbano hasta el deporte profesional, consolidándose como herramientas clave para abordar problemas complejos. En este contexto, el presente trabajo aborda el desarrollo de una herramienta predictiva basada en técnicas de aprendizaje automático para estimar los resultados de partidos de la Liga MX. A través de la recopilación de datos históricos de jugadores, equipos y partidos, se busca crear modelos que permitan identificar patrones en el desempeño deportivo. El uso de Machine Learning en el deporte ha mostrado gran potencial en ligas internacionales, sin embargo, en México su aplicación sigue siendo limitada. Este trabajo busca contribuir a cerrar esa brecha mediante la implementación de una herramienta práctica que no solo anticipe resultados, sino que también siente las bases para el desarrollo de aplicaciones más avanzadas de inteligencia artificial en el fútbol nacional.