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Deep Soccer

Trabalho de Deep Learning

2021/1

Membros

Matrícula Aluno
21/1039617 Maria Luisa Alves Rodrigues
18/0113151 Eduardo Nunes Picolo
18/0122258 Igor Queiroz Lima
18/0130722 Samuel Nogueira Bacelar

Tema

O projeto é focado em utilizar os conhecimentos adiquiridos na disciplina de Deep Learning para predizer resultados de jogos de futebol, quantidade de gols e etc.

O projeto atualmente conta com dois modelos que possuem as seguintes categorias:

  • Preditor de Gols

    • Campeonato: Brasileirão Série A
    • Objetivo: Predizer a quantidade de gols de uma partida do campeonato brasileiro.
    • Arquivo referência: preditor_de_gols.ipynb
    • Dado base: campeonato-brasileiro-full.csv
  • Preditor de resultado

    • Campeonato: Copa américa
    • Objetivo: Predizer o time ganhador de jogos da copa américa.
    • Arquivo referência: copa_america.ipynb * Dado base: data.csv

Stack usada:

  • Python
  • Pandas
  • Tensorflow
  • Sklearn
  • Numpy

Como usar:

Utilizar os arquivos ipynb como referência para a execução.

About

Trabalho da disciplina de Deep Learning

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Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 92.7%
  • PureBasic 7.3%