Comparación de Algoritmos de Aprendizaje Automático para la Clasificación de Golpes y Niveles de Pádel: Ensamble de Clasificadores

Abstract

Actualmente, la inclusión de la tecnología para la mejora en el ámbito deportivo es un hecho. Además, el uso de la inteligencia artificial para la resolución de los problemas está en pleno auge. En este trabajo combinaremos estos dos aspectos, utilizando la inteligencia artificial para impulsar una mejora en el rendimiento de los jugadores de pádel. Así, en este trabajo haremos uso de algoritmos de aprendizaje automático, en particular, algoritmos de ensamble de clasificadores, para clasificar los distintos golpes de pádel y el niveles del jugador. Utilizaremos distintos algoritmos: perceptrón multicapa, árbol de decisión, K vecinos más próximos, máquina de vector soporte, clasificador por votación, Bagging, Random Forest, AdaBoost y Gradient Boosting.

Currently, the incorporation of technology for enhancement in the sports domain is a reality. Furthermore, the utilization of artificial intelligence for problem-solving is on the rise. In this study, we will merge these two aspects, leveraging artificial intelligence to enhance the performance of paddle tennis players. Thus, in this research, we will employ machine learning algorithms, specifically ensemble classifier algorithms, to categorize various paddle tennis shots and player skill levels. We will utilize diverse algorithms including multilayer perceptron, decision tree, K-nearest neighbors, support vector machine, voting classifier, Bagging, Random Forest, AdaBoost, and Gradient Boosting.