TrueSkill

TrueSkill — это система ранжирования на основе навыков, разработанная Microsoft для использования при поиске игроков в видеоиграх в сети Xbox . В отличие от популярной рейтинговой системы Эло , которая изначально была разработана для шахмат , TrueSkill предназначена для поддержки игр с участием более двух игроков. ^[1]^[2] В 2018 году Microsoft опубликовала подробную информацию о расширенной версии TrueSkill под названием TrueSkill2. ^[3]

Расчет

Навыки игрока представлены как нормальное распределение. ${\mathcal {N}}$ характеризуется средним значением $\mu$ ( mu , представляющий воспринимаемый навык) и вариацию $\sigma$ ( сигма , показывающая, насколько «неуверенна» система в глазах игрока $\mu$ ценить). ^[1]^[2] Как таковой ${\mathcal {N}}(x)$ можно интерпретировать как вероятность того, что «истинный» навык игрока $x$ . ^[1]^[2]

В Xbox Live игроки начинают с $\mu =25$ и $\sigma =25/3$ ; $\mu$ всегда увеличивается после выигрыша и всегда уменьшается после проигрыша. Объем фактических обновлений зависит от опыта каждого игрока. $\sigma$ и о том, насколько «неожиданным» будет результат для системы. Например, несбалансированные игры приводят либо к незначительным обновлениям, когда фаворит побеждает, либо к огромным обновлениям, когда фаворит неожиданно проигрывает .

Факторные графики и распространение ожиданий посредством сопоставления моментов используются для расчета уравнений передачи сообщений , которые, в свою очередь, вычисляют навыки игроков. ^[1]^[2]

Ранги игроков отображаются как консервативная оценка их навыков. $R=\mu -3\times \sigma$ . Это консервативный подход, поскольку система на 99% уверена, что навыки игрока на самом деле выше, чем отображается в качестве его ранга.

В системе можно использовать произвольные шкалы, но Microsoft использует шкалу от 0 до 50 для Xbox Live. Следовательно, игроки начинают с рангом $R=25-3\cdot {\frac {25}{3}}=0$ . Это означает, что поражение нового игрока приводит к большой потере сигмы, которая частично или полностью компенсирует его потерю мю. Это объясняет, почему люди могут получать звания за счет поражений.

Использование в других проектах

TrueSkill запатентован, ^[4] и имя является торговой маркой, ^[5] поэтому он ограничен проектами Microsoft и коммерческими проектами, которые получают лицензию на использование алгоритма.

См. также

Патенты на программное обеспечение

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Мерфи, Кевин (2012). Машинное обучение: вероятностный взгляд . МТИ Пресс. ISBN 978-0262018029 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Хербрих, Ральф; Минка, Том; Грепель, Тор (2007), Шёлкопф, Б.; Платт, Дж. К.; Хоффман, Т. (ред.), «TrueSkill: Байесовская система оценки навыков» (PDF) , Достижения в области нейронных систем обработки информации 19 , MIT Press, стр. 569–576 , получено 11 октября 2018 г.
^ Минка, Том; Клевен, Райан; Зайков, Йордан (22 марта 2018 г.). «TrueSkill 2: улучшенная байесовская система оценки навыков» . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
^ «Заявка на патент США 20090227313: Определение относительных навыков игроков» . ВПТЗ США . Проверено 16 февраля 2014 г.
^ «Система электронного поиска товарных знаков (TESS)» . tmsearch.uspto.gov . Проверено 16 января 2020 г.

Внешние ссылки

[murphy-1] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Мерфи, Кевин (2012). Машинное обучение: вероятностный взгляд . МТИ Пресс. ISBN 978-0262018029 .

[paper-2] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Хербрих, Ральф; Минка, Том; Грепель, Тор (2007), Шёлкопф, Б.; Платт, Дж. К.; Хоффман, Т. (ред.), «TrueSkill: Байесовская система оценки навыков» (PDF) , Достижения в области нейронных систем обработки информации 19 , MIT Press, стр. 569–576 , получено 11 октября 2018 г.

[3] Минка, Том; Клевен, Райан; Зайков, Йордан (22 марта 2018 г.). «TrueSkill 2: улучшенная байесовская система оценки навыков» . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )

[trueskillpatent-4] «Заявка на патент США 20090227313: Определение относительных навыков игроков» . ВПТЗ США . Проверено 16 февраля 2014 г.

[5] «Система электронного поиска товарных знаков (TESS)» . tmsearch.uspto.gov . Проверено 16 января 2020 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]