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Riot Games는 Amazon과 협력하여 Worlds의 LoL 경기를 예측하는 승리 확률 AI를 만듭니다.
머신러닝과 AI는 최근 기술계에서 열풍을 불러일으키고 있으며, 이제 마침내 리그 오브 레전드 경기를 예측할 수 있을 만큼 정교해졌습니다.
LoL e스포츠 분야의 최신 발전으로 Amazon Web Services(또는 “AWS”)는 Riot Games와의 협력과 리그 오브 레전드를 위한 새로운 기계 학습(ML) 모델 구축을 공식적으로 발표했습니다. “승률”이라는 이름이 붙은 Riot의 빛나는 새 AI는 타워 킬, 억제 타이머, 심지어 총 팀 경험치까지 고려하여 어느 팀이 1위를 차지할 가능성이 가장 높은지 파악합니다.
이 도구는 초보자를 위한 모든 수학적인 엉터리 문제를 단순화하고 플레이캐스터 재능의 역할을 그 어느 때보다 원활하게 만드는 멋진 보완책을 만듭니다. 2023년 월드 챔피언십의 승률에 대해 알아야 할 모든 정보는 다음과 같습니다.
승리 확률이란 무엇입니까?
승률은 과거 시나리오/게임과 비교했을 때 어느 팀이 승률이 높은지 제안하는 ‘머신러닝 기반 도구’입니다. 승률은 사용자 정의 순위 및 예측에 사용되는 다목적 기계 학습 알고리즘인 xgboost를 통해 다양한 게임 내 지표를 기반으로 백분율을 생성하여 이를 수행합니다.
Win Probability는 클라우드 컴퓨팅 및 API를 전문으로 하는 Amazon 자회사인 Amazon Web Services(AWS)에서 개발했습니다. AWS는 Riot Games와 함께 올해 5월 Mid-Season Invitational에서 이 도구를 선보이기로 결정했지만 당시에는 “Win Expectancy(WE)”라고 불렸습니다.
AWS는 또한 올해 Worlds가 시작된 후 웹 사이트에 Win Probability의 개발 프로세스에 대한 통찰력 있는 정보를 게시했습니다. Riot의 최신 ML 분석 도구를 탄생시킨 모듈식 워크플로에 대해 자세히 알아보려면 다음을 클릭하세요. 여기.
2023년 월드 챔피언십 관중은 승률 도구가 실제로 작동하는 모습을 볼 수 있습니다.
승리 확률은 어떤 요소를 사용합니까?
LoL Esports 공식 개발일지에서, John “Riot JPham” Pham은 Win Probability가 주요 LoL e스포츠 경기에서 3년 이상의 데이터를 기록하고 분석하여 정교한 예측 모델을 만들었다고 확인했습니다. AWS와 승률이 고려하는 모든 요소는 다음과 같습니다.
- 경기 시간
- 골드 %(플레이어 골드 / 게임 내 총 골드)
- 팀의 전체 게임 내 경험
- 살아있는 플레이어 수
- 타워 점수
- 드래곤 영혼
- 보안된 전령 장신구
- 억제제 재생성 타이머
- 남작 버프 타이머
- 장로 드래곤 버프 타이머
- 남작이 활성화된 생존 플레이어 수
- 장로가 활성화된 생존 플레이어 수
승률은 패치 10.4(2020년 2월 20일경) 이후 프로 LoL e스포츠 경기 데이터를 사용하여 학습되었습니다. 승패 추세와 모든 후속 게임은 승률이 메타의 갑작스러운 변화를 설명하는 데 도움이 됩니다.
LoL E스포츠에 흥미로운 추가 사항
분석 예측의 전망이 흥미로울 만큼 개발자들은 새로운 스포츠 데이터 모델이 아직 초기 단계에 있다는 것을 인식했습니다. 그들은 넓은 범위에서 시작하고 있으며 특히 챔피언 구성 및 아이템 변경과 같은 큰 핵심 요소가 Win Probability의 알고리즘에 포함되지 않기 때문에 앞으로 더 많은 것이 있을 것이라고 믿습니다. 이를 염두에 두고 Riot Games는 WP의 다음 진화를 포함하여 몇 가지 중요한 개발을 암시했습니다.
WPA(Win Probability Added)는 기계 학습 도구의 야심찬 다음 단계가 될 것입니다. Pharm은 이전에 언급한 것뿐만 아니라 선수들이 취하는 구체적인 행동을 고려하여 “어떤 선수가 가장 큰 영향을 미치는지”를 결정하고 “페이커가 염소인가?”라는 오래된 질문에 답할 수도 있다고 말했습니다. 한번만.”
블로그 게시물은 계속해서 2023년 월드 챔피언십 및 그 이후의 새로운 AI 도구 사용과 관련된 회사의 약속을 강조했습니다.
- 시각적으로 더욱 뚜렷하게 WP 그래픽을 새로 고칩니다.
- 기본 기술에 대한 투명성 향상
- 팬, 캐스터, 커뮤니티를 위한 교육 개선
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