Análise estatística e utilização de Machine Learning para previsão salarial de futebolistas do jogo Fifa

Abstract

A tecnologia se tornou um dos principais assuntos da atualidade, e cada vez mais vem ganhando espaço e surpreendendo com sua evolução ao passar dos anos. Diariamente surgem inúmeros dados no mundo inteiro, prestes a serem analisados com o intuito de se obter informações relevantes. Uma das principais técnicas para análise de dados, é o Machine Learning, a qual nesse trabalho foi utilizada para realizar a previsão salarial de futebolistas do jogo Fifa. As técnicas de Regressão Linear Múltipla e Redes Neurais Artificiais, foram estudadas, aplicadas e comparadas a fim de prever os salários dos jogadores que se encontram no jogo “FIFA’”. Para as duas técnicas, foram utilizados os mesmos conjuntos de dados para o treinamento e teste, com o intuito de comparar as técnicas. Por fim, após a aplicação e comparação das métricas retornadas pelos modelos, é notável uma ligeira vantagem na aplicação da técnica de Regressão Linear Múltipla, sendo assim, o método escolhido para a previsão salarial de futebolistas do jogo Fifa

With every passing day, the role of technology in our lives is continuously inceasing. Its evolution has had a shocking effect on various industries and services. Data collecton and analysis play a key part in these advances. Machine Learning is a recent technique used for data analysis. It was used to predict the salary of footballers in FIFA videogames. Using Multiple Linear Regression and Artificial Neural Networks techniques that make progressively linear predictions, data were determined, applied, and projected to predict player salaries in FIFA videogames. With both techniques, the same data sets were used for training and testing, in order to obtain fair results and comparisons. Finally, after applying and comparing the return measures of the models, we noticed the use of the slight regression in the advantage of the Multiple Linear technique. Thus, we concluded that these were the methods chosen for the salary forecast of players in FIFA videogames.