Публикации по теме 'league-of-legends'


Как ChatGPT может помочь вам в League of Legends
Трое моих сыновей-подростков являются большими поклонниками League of Legends, и, поскольку Microsoft недавно уволила их после 15 лет службы, я смог проводить с ними немного больше времени в их играх, для чего я использовал ChatGPT. чтобы я был в курсе. Отказ от ответственности: я новичок в онлайн-публикациях (это моя первая статья), однако я более нескольких десятилетий работал с программным обеспечением, а совсем недавно работал над несколькими проектами, связанными с машинным обучением,..
Прогнозирование матчей профессиональной лиги легенд с помощью машинного обучения
В League of Legends (LoL) игроки берут на себя роль невидимого «призывателя», который управляет «чемпионом» с уникальными способностями. Команды из пяти человек сражаются за уничтожение базы или «связки» противоположной команды. Каждый матч индивидуален, все чемпионы начинают довольно слабо, но их сила увеличивается за счет накопления предметов и опыта в ходе игры. League of Legends и киберспорт быстро растут и привлекают к себе внимание во всем мире. Финал чемпионата мира..
Поиск приложений машинного обучения
Пройдя Курс Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera, я захотел применить полученные знания к новой проблеме. В качестве предварительного условия я знал, что мне понадобится набор данных приличного размера для обучения модели. League of Legends, самая популярная киберспортивная игра, имеет публичный API . В самом общем смысле League of Legends — это игра, в которой две команды по 5 игроков сражаются за уничтожение базы другой команды. Их API предоставляет кучу деталей об этих..
Что значит быть специалистом по данным со страстью к играм…
League of Legends: создайте модель для прогнозирования команд-победителей на основе результатов Резюме В течение 2 месяцев я делал небольшой проект данных по League of Legends , так как я большой поклонник игры и ее использования данных. Проект сосредоточен на вопросе, можем ли мы создать модель для прогнозирования команд-победителей на основе результатов. Я пытался использовать логистическую регрессию и другие модели, чтобы предсказать исход матча. Функции были извлечены из..
Руководство по рейтингу в League of Legends
TLDR Направьте своего внутреннего ученого и Райза на вершину — используйте модели ранжирования на основе машинного обучения, которые могут повысить ваш рейтинг в League of Legends благодаря анализу матчей и прогнозам без кода! Глоссарий вступление Цель Набор данных Очистка данных Разработка функций Обучение модели Оценка Развертывание API Заключение Я знаю, что этот блог длинный, но «Боль временна, [знания] вечны» — Атрокс вступление League of Legends —..
Общий прогноз золота в League of Legends с использованием статистики чемпионов
Даниэль Ко Общий прогноз золота в League of Legends с использованием статистики чемпионов Изучение League of Legends с помощью машинного обучения. Обзор Быстрое погружение в машинное обучение с использованием данных из моба-игры League of Legends. Будут использоваться как XGBoost, так и глубокое обучение. Мы собираемся прогнозировать общее количество золота с учетом статистики чемпионов в любой момент игры. После этого мы собираемся проанализировать наши результаты, чтобы..
League of Legends: получение координат чемпионов с миникарты с помощью глубокого обучения
В PandaScore мы построили модель для отслеживания позиций каждого чемпиона в игре League of Legends (LoL), основываясь исключительно на изображениях мини-карты. В этом более техническом сообщении блога мы расскажем, как мы этого достигли. Фон PandaScore - поставщик статических данных в реальном времени для киберспорта. Мы охватываем ряд видеоигр и турниров, преобразуя живые игровые действия в полезные данные для наших клиентов. Эти клиенты варьируются от СМИ до поставщиков..