Predicción de Tiempos en Competencias de Atletismo mediante Modelos de IA
El proyecto consistió en la recopilación y etiquetado de datos históricos de competencias de atletismo en las pruebas de 100, 200 y 400 metros desde 1968 hasta 2021. Se consolidaron datos oficiales y se procesaron archivos CSV mediante limpieza y transformación para entrenar modelos de predicción de inteligencia artificial. Las tareas específicas incluyeron: Clasificación de los tiempos según eventos y atletas. Generación de estructuras de datos organizadas para análisis estadísticos. Implementación de métricas de calidad como R^2 para validar la precisión de los modelos. El proyecto abarcó el manejo de más de 5,000 registros y produjo resultados optimizados con algoritmos como Random Forest y K-Nearest Neighbors, mejorando la precisión del análisis.