Desarrollo de modelos basados en Deep Learning aplicados a la predicción de resultados en carreras de Fórmula 1

Abstract

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.