今回は道後温泉を旅行した時の街歩きを書いていきます！
- 白鷺珈琲でモーニング
- 伊佐爾波神社にお散歩
- 道後温泉で疲れを癒す
- 魚武で愛媛名物 鯛めしを
- 最後に
スタートは道後温泉駅から！
レトロな駅舎がこれからの街歩きの期待を高めてくれます。同じ建物に入っているスタバもいい感じです！写真には写っていませんが、駅前には坊ちゃん列車や坊ちゃんカラクリ時計などのモニュメントもあるため必見です！
第１回、ChatGPTにLoLのあれこれ聞いてみた！【ChatGPT】【AI×LoL】
みなさん、お久しぶりです。
社会人になってから投稿が途絶えてしまい、久しぶりのブログ投稿となります。
今回は昨年22年11月にOpenAIが公開してから、話題沸騰中のChatGPTにLoLのあれこれ聞いてみました。LoLをやっている人でChatGPTに興味がある人はぜひ読んでみてください！！
今回は第1回ということで、LoLの基本的なところを質問していこうと思います！
- ①LoLというオンラインゲームを誰にでもわかりやすいように説明してください。
- ②LoLというゲームの面白さをアピールしてください。
- ③LoLというゲームを始める際にどうすればいいか教えてください。
- ④LoLのゲームで、操作が簡単なチャンピオンをいくつか教えて。
- 総括
また、記載内容のフォーマットは脚注*1をご確認ください。
*1:ChatGPTへの質問テキストは見出し、ChatGPTの出力は引用、筆者の感想をプレーンテキストで記載
Simple Idea Made Prediction Model Understand the Difference in Time-Dependent Features of Champions 【LoL】【ML】
My last article was somewhat abstract, writing about the concept of "Bli2kun Project".
This time, I'm reporting on a simple idea that yielded some interesting results. I hope you will enjoy reading it more than last time.
- Challenge: How to Get the Model to Learn the Different Timing of Different Champions' Power Spikes
- Approach: Simple Idea Solved This Problem!
- How to determine the length of the game be split?
- Results: Model Captures the Difference in the Characteristics of Champions
- Result of the model learning early game (~25min) data
- Result of the model learning middle game (25min~35min) data
- Result of the model learning late game (35min~) data
- Finally...
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"Bli2kun Project" Start!! Predict the Win Team from Picked Champions Using ML or DL methods.【LoL】
Hey guys, how are you enjoying Worlds 2020?
I enjoy watching WCS games myself, of course. I just started LoL this spring after Corona, and a lot of the pro games are exciting for me. I try to share my impressions and original content on my blog.
By the way, have you ever heard of the "Bliz-kun" model that appeared on the LJL game broadcast? It's a system for predicting winnings rate after the draft and in the middle of a game. I haven't seen anything like this outside of the LJL and LPL. (I was watching games in the LJL, LCK, LPL, and LEC regions this summer.) I like the system as an element of spectatorship, and I'm technically interested in it because it's close to my field of study.
As you know, no such system for predicting the odds of winning has appeared in the WCS. Then I'm going to try to mimic this system myself, which is the main purpose of this article. I decided to call this challenge the "Bli2kun Project".
In this article, I'm going to write about the ideas I tried and the interesting results I got, not the program code and other details.
- Overview of "Bli2kun Project" Version 1
- Collecting Data
- Machine Learning Model which I Used
- Input Shape for the Model: One-hot Encoding
- Problem Setting
- Motivation of Version1
- Future Works
- Test & Trials
- Trials Using the Matches in WCS Group Stage
- Group Stage Day5 Tiebreaker: Suning vs G2：Suning Win
- Group Stage Day6: JDG vs DRX：JDG Win
- Group Stage Day8: DRX vs TES：TES Win
- Trials Using the Matches in WCS Group Stage
- Appendix: Champion Importance which Bli2-kun learned
- Finally...
味方とのシナジーや対面相性を理解する！？Bli2君プロジェクトVer2アップデートを解説！【LoL】【機械学習・深層学習】
前回の記事から時間が空いてしまいましたが、今回はTech＆AIの記事の更新です。
先日行われたWorlds2020（WCS2020）の準決勝2シリーズにおいて、ひっそりとですがVer2にアップデートしたBli2君の試運転とTwitterでの宣伝を行っていました。本記事では、進化を果たした勝利予想モデルの解説を行っていこうと思います。
自分の研究分野である「自然言語処理」の最先端の手法を構成する要素を多く用いているため、これまでの記事の中では最もLoLから遠ざかっています。詳細な説明は省いて、どのような狙いで当アップデートを行ったのかという点を中心に書いているので、大まかな主旨を分かっていただけると筆者としては嬉しいです！
- まず最初に：問題設定の確認
- Bli2君アップデート内容を解説！
- Embedding
- MultiHead Attention
- Additive Attention
- その他のポイント
- 時間帯ごとにモデルを学習させるのは変わらず
- 使用するデータを前回から増やす
- Case Study：TES vs Suning Game1
- MultiHead Attentionのattention可視化
- Additive Attentionのattention可視化
- 最後に
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