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https://hdl.handle.net/11000/36251
Desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados a la predicción de resultados en carreras de Fórmula 1
Título : Desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados a la predicción de resultados en carreras de Fórmula 1 |
Autor : Chekh Zen, Luna Safi |
Tutor: Peñalver Benavent, Antonio  |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores |
Fecha de publicación: 2025-02 |
URI : https://hdl.handle.net/11000/36251 |
Resumen :
Este Trabajo de Fin de Grado se centra en la aplicación de técnicas de machine learning
para el análisis y la predicción del rendimiento de pilotos y monoplazas en la Fórmula 1,
un ámbito caracterizado por el uso intensivo de datos y estrategias avanzadas de
ingeniería. El proyecto aborda la construcción y evaluación de cuatro modelos predictivos
orientados a diferentes aspectos clave del rendimiento: la predicción de posiciones finales
según el circuito, la influencia de las condiciones climáticas, la relación entre las
posiciones de clasificación y carrera, y el impacto de las estrategias de neumáticos. Para
ello, se han utilizado datos de telemetría, históricos y contextuales obtenidos mediante
herramientas específicas.
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Palabras clave/Materias: IA Deep Learning Fórmula 1 |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología |
Tipo de documento : info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Aparece en las colecciones: TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)
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La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.