Bayes Esports’un yapay zeka kullanarak verileri nasıl analiz ettiğine bir bakış

Bu parçada, Bayes Esports Veri Bilimcisi Gustav Geissler, Bayes’in yapay zeka kullanarak CS:GO stratejilerini nasıl analiz ettiğini ayrıntılarıyla anlatıyor.

Bir strateji seçmek ve yürütmek, oyununuzu geliştirebilir veya bozabilir. Eşit becerilere sahip iki takım karşı karşıya gelirse, takımların stratejiler sonucu bireysel oyuncuların becerilerinden çok daha fazla etkileyecektir. Stratejik düşünme, daha güçlü bir rakiple karşı karşıya kalındığında daha da önemli hale gelir. Onları mekanik olarak alt edemeseniz de, yine de akıllı olarak kazanabilirsiniz. Profesyonel düzeyde oynamak (ve kazanmak!) bu nedenle, rakibinizin stratejisinin yanı sıra kendinizin de sıkı bir oyun öncesi analizini gerektirir. Bu, satranç, futbol veya diğer rekabetçi sporlar için eski bir haberdir ve CS:GO için de geçerlidir.

Strateji açıklamasının durumu

Genel olarak strateji, tercih ettiğiniz sonucu yaratacak bir soruna yaklaşmanın bir yoludur. CS:GO bağlamında, bir takımın ulaşmak istediği hedef olarak bir tur galibiyeti ve bunu başarmak için kullandıkları strateji olarak oyuncu yolları, silah seçimleri ve el bombası kullanımının kombinasyonunu görüyoruz. Bu yazıda sadece uzamsal bileşene odaklanacağız – oyuncuların her turun başında seçtikleri rotalar ve pozisyonlar. Basit olması için buna bir takımın oynadığı strateji diyeceğiz.

Bunun gibi konumsal analizler, klasik sporların çoğu için uzun zamandır kategorik bir şekilde yapılmıştır (aşağıdaki gibi açılış hareketlerini düşünün). Kraliçe’nin Gambiti satrançta veya formasyonlarda 4-4-2 Futbolda). Bununla karşılaştırıldığında, CS:GO’daki stratejilerden hala ya açıklayıcı yollarla bahsedilmektedir (‘Bomb+1 Kısa, dinlenme Uzun, dumanlı orta kutu’) veya isimlerle (‘3+2 B-Bölünmüş’) yürütmenin çoğunu yoruma açık bırakır. Aynı stratejinin çağrılma şekli de kaynaktan kaynağa önemli ölçüde değişebilir. Bayes Esports olarak bizler, oyunun bu kısmını profesyonelleştirmenin zamanının geldiğini düşünüyoruz.

Stratejileri sayılara dökmek

Ortalama CS:GO haritanızı düşünün. İki bomba alanı ve Terörist yumurtlama alanından onlara ulaşmanın birkaç yolu var (CS:GO’da Terörist taraf saldıran taraftır; Buradaki amaç bombayı yerleştirmek iken, Terörle Mücadeleciler bir bomba tesisini önlemeyi veya etkisiz hale getirmeyi amaçlar). Bu nedenle saldıran takım hangi bomba alanını hedef alacağına, bombayı kimin taşıyacağına ve son olarak her bir oyuncunun nereye gideceğine karar vermelidir. El bombası ve silah seçimlerinin büyük bir rol oynaması gibi, oyuncuların hareket yolları da takımın bir raundu kazanmadaki başarısı için belki de en azından eşit derecede önemlidir.

Analizimize başlamak için, bir haritada şimdiye kadar oynanmış tüm stratejileri gözlemleyebilir ve onlara sayılar atayabilirdik. Bu, bir sisteme strateji yerleştirmek için en basit yaklaşım olacaktır, ancak açıklayıcı nitelikte olmaması nedeniyle oyun içi kullanım için neredeyse hiçbir değeri olmayacaktır. Ayrıca, bu yaklaşımı kullanmak için hatırlamanız gereken çok sayıda strateji, onu pratik olarak işe yaramaz hale getirir.

Açıkçası, oyuncuların ve koçların hayatlarını kolaylaştıran yeni bir sisteme ihtiyacımız var. Sayısız çalışan değil, sayıların daha açıklayıcı nitelikte olduğu ve fazla ezber gerektirmeyen bir çalışma. Bayes Esports, herhangi bir farklı stratejiye bir sayı veren böyle bir sistem geliştirdi. Nispeten az ek bilgi ile bu sayı tek başına size stratejinin nasıl göründüğünü söyler.

Yolların toplamı olarak strateji

Stratejilere baktığımızda genellikle takımın bir bütün olarak nasıl hareket ettiğini düşünürüz. Ancak bireysel oyuncu bütün için ne kadar önemlidir? Ya sadece bir oyuncu biraz farklı bir yol izlerse – bu hala aynı strateji mi? Değilse, yeni bir tane yapmak için kaç oyuncunun yolunu değiştirmesi gerekiyor? Ve eğer tüm oyuncular aynı yolları izlerse, ancak strateji bir sonraki kez yürütüldüğünde bomba farklı bir oyuncu tarafından taşınırsa stratejiye ne olur?

Gördüğümüz gibi, tüm bu detaylar önemlidir. Bu nedenle, bir stratejinin tanımıyla açıklığa kavuşturulmalıdırlar. Bu yüzden takımların hareketlerine bir bütün olarak bakmak yerine, aslında hangi bireysel hareketlerden oluştuğunu görmek için parçalara ayırıyoruz. O zaman bir strateji, tüm oyuncuların yollarının birleşiminden başka bir şey değildir. Bomba hareketi için fazladan bir yol ekleyin (biri tarafından düşürülüp başka bir oyuncu tarafından alınabileceği için) ve bir CS:GO turunda neler olup bittiğine dair oldukça kesin bir açıklamanız olur.

Gerçekten de, profesyonel CS:GO oyuncuları tarafından oynanan on binlerce raundu analiz ederek, neredeyse tüm (>%98) stratejilerin, oyuncuların haritaya bağlı olarak izlediği ondan daha az farklı yolun bir kombinasyonuna dönüştürülebileceğini bulduk. Bu kulağa küçük bir sayı gibi gelebilir, ancak bunların birleştirilebileceği olası stratejilerin miktarı büyüktür. Örneğin, bir bomba alanına saldırmanın dört yolu olduğunu ve tüm oyuncuların rastgele birini seçtiğini varsayalım. Bu tek başına (ve farklı olası bomba taşıyıcılarını hesaba katarak) bize sadece bu site için 280 farklı olası stratejik yaklaşım sağlar!

Sistemimiz daha sonra bu stratejilerin her birini sadece altı sayı kullanarak tanımlayabilir: her oyuncunun hareket yolu için bir tane ve bomba için bir tane.

CS:GO stratejilerine yaklaşımımız

Oynanan stratejiyi tespit etmek için, her bir oyuncunun yolunu tanımak için bir Evrişimsel Sinir Ağı eğittik. Kümeleme işlemi, binlerce turda bulunan yolları kabaca yedi ila on kümeye, yani farklı yollara böler ve bunlara ilgili numarayı atar. Herhangi bir turun stratejisi, alınan yolların sayısı ile tanımlanabilir. Bu şekilde, herhangi bir tarihi ve hatta devam eden oyun analiz edilebilir.

Örnek: Dust2

Bunun nasıl çalıştığına daha yakından bakmak için Dust2’yi kullanalım. Bir T-tarafı oyuncusunun bir turun başında izleyebileceği sekiz olası yol vardır. Onlara rastgele 1’den 8’e kadar sayılar atarız.

Aşağıdaki şekil, sol tarafta bir Dust2 turunun havadan görünümünü göstermektedir. Tüm Teröristlerin yolları farklı renklerde çizilmiştir. Takımın her biri farklı bir yol izleyen iki gruba ayrıldığını görebiliriz. Her grubun bireysel oyuncuları biraz farklı hareket etse de, sinir ağımız hangi yolu izlediklerini algılayabilir. Bu yollara 2 ve 4 numaralarını atadık. Bu örnekte, üç oyuncu 2 numaralı yolu ve iki oyuncu 4 numaralı yolu kullanıyor. Bu örnekte bomba yolunun, yol 4’ü seçen bir oyuncunun yolu ile çakıştığını varsayalım. O zaman bu stratejiyi 4-22244 ile, bomba hareketi konvansiyonel olarak ilk sayı olarak tanımlayabiliriz. Tek tek oyuncuları takip etmediğimiz için diğer yol numaraları artan düzende sıralanmıştır.

Sinir ağımızla, bu yolları çıkarma ve etiketleme süreci tamamen otomatik hale getirilebilir. Tanıma sonuçları, yukarıdaki resmin sağ tarafında gösterilmektedir.

Oyuncular hangisini seçerse seçsin Dust2’de oynanan herhangi bir stratejiyi benzer şekilde tanımlayabiliriz. Farklı yollara iliştirilmiş sayıları bir kez ezberledikten sonra, harita üzerinde T-tarafı stratejilerini analiz etmek çocuk oyuncağı haline gelir.

CS:GO stratejileri: Dust2 İstatistikleri

Bunu çok sayıda profesyonel oyun için yaptığımızda, CS:GO maçlarının istatistiksel analizi şaşırtıcı derecede basit hale geliyor. Bayes Esports tarafından hesaplanan, oyuncuların, antrenörlerin ve seyircilerin ilgisini çekebilecek istatistiksel değerlerin örnekleri burada. Bu rakamlar yalnızca Dust2’nin Terörist tarafı içindir ve son 18 aydaki profesyonel maçlardan (çoğunlukla dünyanın en iyi 30 takımı dahil, ancak buna yakın diğer takımlar dahil) binlerce raunt kullanır.

Turların %22’si en çok kullanılan üç strateji ile oynanır:

• Uzun bir acele (%11 – strateji 3-33333)
• B’de saptırma ile uzun bir koşuşturma (%7 – strateji 3-33334)
• Acele (%4 – strateji 1-11111)

Tüm Dust2 turlarının %80’i 160 farklı strateji ile tanımlanabilir (bireysel yolların kombinasyonları):

• Bomba sahası A, tüm turların %76’sında hedefleniyor
• Tabanca turları, turların %31’inde acele olarak oynanır (A: %22, B: %9)
• Turların %42’sinde dört veya beş oyuncu aynı yolu izliyor
• Bomba taşıyıcı, tüm turların %17’sinde tek başına bir yol alır

Ancak daha da derine inebiliriz, stratejiler bir takımın ekonomisi, rauntta kazanma olasılığı ve diğer önlemlerle çapraz referans alabiliriz. Bireysel takım ve oyuncu tercihlerine bakabiliriz. Ve elbette iki takımın birbirine karşı nasıl oynadığının tam bir resmini elde etmek için CT davranışını (T-taraflı davranışa ek olarak) ekleyebiliriz.

Sonuç

CS:GO stratejilerine yaklaşmanın bu yeni yolu, onları sistemleştirmeyi ve karşılaştırmayı kolaylaştırıyor. Bireysel olarak adlandırılan stratejilerin aksine, numaralandırma sistemimiz farklı yorumlara açık değildir ve ayrıca benzersiz rastgele tanımlayıcılar bulup hatırlamamızı da gerektirmez. Bunların hepsi otomatik olarak yapılır. Stratejiler belirlendikten sonra, CS:GO oyunlarının yeni tür istatistiksel analizlerine, oyun mekaniğinin daha derin anlaşılması, yaklaşan bir maça hazırlık veya espor bahisleri için daha ayrıntılı bilgi için bir kapı açar. izleme ve canlı yorum.

Esports Journal’ı okuyun

Sponsorumuzdan/reklamverenimizden