Машинное обучение / Наука о данных Прогнозирование киберспортивных игр Подход машинного обучения для перехвата рынка киберспорта Немного о предыстории Около года назад я хотел начать проект по науке о данных, который имитировал бы реальный сервис данных. Я хотел пройти все этапы настройки службы без накладных расходов (веб-страницы, маркетинг, продажи), поэтому я искал проект, который улучшил бы мои практические навыки в Data Science. Наука о данных для меня - это гораздо..

Hero2vec: вложения - это все, что вам нужно Боуэн Янг имеет докторскую степень по физике Калифорнийского университета в Риверсайде. В Insight он работал над созданием модели, которая может предсказать команду-победителя в видеоигре, используя осмысленные заученные представления персонажей. Используемые им методы широко применимы к любому бизнесу со структурированными данными. Хотите узнать о прикладном искусственном интеллекте у ведущих специалистов Кремниевой долины или..

В любом случае, мы продолжаем сравнивать наш ИИ с ГОСУ! Предсказания со вчерашнего дня: MoreMMR , ГОСУ ​Прогнозирование с первого дня: MoreMMR , ГОСУ День 2 главного события не принес много сюрпризов, и оба ИИ смогли правильно угадать 3/4 матча, так как единственной реальной проблемой было предсказать VGJ.Storm против OG, что оба ИИ сделали неправильно. Отлично сыграно, Большой Папочка! MoreMMR: правильно предсказано 7 из 10 матчей главного события GOSU.AI: 6 из 10 матчей..