Lumex
Ваш личный помощник для прогнозирования матчей по Dota 2!
Используйте преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения.
Узнайте, как передовые технологии могут помочь в прогнозировании матчей по Dota 2.
Попробовать бесплатноИспользуйте преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения.
Узнайте, как передовые технологии могут помочь в прогнозировании матчей по Dota 2.
Преимущества Lumex
Технологии
Глубокие нейронные сети (DNN)
Базовая архитектура, используемая для моделирования сложных зависимостей между входными данными. Включает различные типы нейронных сетей
Градиентный бустинг (GBM)
Алгоритмы, такие как XGBoost, LightGBM, и CatBoost используются для создания ансамблевых моделей, способных улучшить точность предсказаний за счет объединения множества слабых моделей
Монте-Карло методы
Симуляции на основе случайного выбора сценариев для оценки вероятностей исходов. Это позволяет учитывать различные возможные ходы игры и их вероятности.
Генеративные состязательные сети (GANs)
Включает использование метрик по героям, синергия в драфте, текущие показатели команд и мета-данные. Создает и выбирает ключевые характеристики (фичи), влияющих на результат матча
Использование графовых нейронных сетей для анализа связей и взаимодействий между различными игровыми объектами, такими как герои и предметы, герои и герои. Это помогает лучше понять и предсказать синергию в драфтах и другие комплексные аспекты игры.
Graph Neural Networks (GNN)
Stacking
Этот метод ансамблевого обучения объединяет предсказания нескольких моделей с помощью модели второго уровня, которая обучается выбирать наиболее надежные прогнозы, учитывая различные параметры (надежность, коэффициенты букмекеров).
Фрагмент кода Lumex
Мы стремимся сделать наш проект максимально прозрачным и доступным для всех, кто интересуется технологиями прогнозирования и анализа в киберспорте. В связи с этим, в ближайшее время мы планируем запустить проект в формате Open Source, чтобы каждый желающий мог изучить его, внести свой вклад и помочь в его развитии.
def train_model(model, criterion, optimizer,
train_loader, epochs=50):
"""Функция для обучения модели"""
model.train()
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.squeeze(), labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
logging.info(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')
def evaluate_model(model, test_loader):
"""Функция для оценки модели"""
model.eval()
predictions, labels = [], []
with torch.no_grad():
for inputs, label in test_loader:
outputs = model(inputs)
predictions.extend(outputs.squeeze().numpy())
labels.extend(label.numpy())
return np.array(predictions), np.array(labels)
def simulate_matches(draft_list, model, preprocessor, num_simulations=100):
"""Функция для симуляции матчей на основе предоставленных драфтов"""
predictions = {
'win_probability': [],
'radiant_kills': [],
'dire_kills': [],
'match_duration': []
}
for draft in draft_list:
draft_data = np.array(draft)
draft_data = np.pad(draft_data, (0, 16 + 3 - len(draft_data)), mode='constant')
draft_df = pd.DataFrame([draft_data])
draft_encoded = preprocessor.transform(draft_df)
draft_tensor = torch.tensor(draft_encoded, dtype=torch.float32)
pred_class = torch.sigmoid(model(draft_tensor)).item()
# Placeholder predictions for kills and duration
predictions['win_probability'].append(pred_class)
avg_predictions = {
'win_probability': np.mean(predictions['win_probability']),
'average_radiant_kills': np.mean(predictions['radiant_kills']),
'average_dire_kills': np.mean(predictions['dire_kills']),
'average_match_duration': np.mean(predictions['match_duration'])
}
return avg_predictions
train_loader, epochs=50):
"""Функция для обучения модели"""
model.train()
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.squeeze(), labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
logging.info(f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')
def evaluate_model(model, test_loader):
"""Функция для оценки модели"""
model.eval()
predictions, labels = [], []
with torch.no_grad():
for inputs, label in test_loader:
outputs = model(inputs)
predictions.extend(outputs.squeeze().numpy())
labels.extend(label.numpy())
return np.array(predictions), np.array(labels)
def simulate_matches(draft_list, model, preprocessor, num_simulations=100):
"""Функция для симуляции матчей на основе предоставленных драфтов"""
predictions = {
'win_probability': [],
'radiant_kills': [],
'dire_kills': [],
'match_duration': []
}
for draft in draft_list:
draft_data = np.array(draft)
draft_data = np.pad(draft_data, (0, 16 + 3 - len(draft_data)), mode='constant')
draft_df = pd.DataFrame([draft_data])
draft_encoded = preprocessor.transform(draft_df)
draft_tensor = torch.tensor(draft_encoded, dtype=torch.float32)
pred_class = torch.sigmoid(model(draft_tensor)).item()
# Placeholder predictions for kills and duration
predictions['win_probability'].append(pred_class)
avg_predictions = {
'win_probability': np.mean(predictions['win_probability']),
'average_radiant_kills': np.mean(predictions['radiant_kills']),
'average_dire_kills': np.mean(predictions['dire_kills']),
'average_match_duration': np.mean(predictions['match_duration'])
}
return avg_predictions
Доступен на компьютерной версии сайта
Lumex
является полностью бесплатным проектом
Статистикаявляется полностью бесплатным проектом
>79%
Проходимость
>90
Верных прогнозов
>1.8
Коэффициенты
Месяцев работы
>3