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Aplicación para la predicción y la optimización de las posiciones de las competiciones de Fórmula 1 mediante algoritmos de machine learning
dc.contributor.advisor | Sanz Bobi, Miguel Ángel | es-ES |
dc.contributor.author | Urquidi Castro, Ana | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-01-11T14:40:02Z | |
dc.date.available | 2022-01-11T14:40:02Z | |
dc.date.issued | 2022 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/64729 | es_ES |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales | es_ES |
dc.description.abstract | El proyecto consistirá en la creación de una aplicación orientada al análisis de datos de todas las carreras pasadas de Fórmula 1. Esta aplicación permitirá identificar las variables más representativas en competiciones de F1 mediante algoritmos de machine learning y realizar modelos para predecir las clasificaciones de los pilotos y por lo tanto optimizar la posición de un piloto en un circuito concreto a partir de las variables encontradas. | es-ES |
dc.description.abstract | The project will consist of the development of an application oriented to the analysis of data from all past Formula 1 races. This application will identify the most representative variables in F1 competitions by means of machine learning algorithms and make models to predict the drivers' classifications and therefore optimise the position of a driver in a specific circuit based on the variables found. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 12 Matemáticas | es_ES |
dc.subject | 1203 Ciencias de los ordenadores | es_ES |
dc.subject | 120321 Sistemas de navegación y telemetría del espacio | es_ES |
dc.subject.other | KTI-electronica (GITI-N) | es_ES |
dc.title | Aplicación para la predicción y la optimización de las posiciones de las competiciones de Fórmula 1 mediante algoritmos de machine learning | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Formula 1, Aprendizaje supervisado, Optimizacion, Python | es-ES |
dc.keywords | Formula 1, Machine learning, Optimization, Python | en-GB |