Álvaro Ferrer Dalmau es, claramente, un fan del famoso videojuego League of Legends, también conocido como LOL. Para el que todavía no lo conozca, el League of Legends es un juego de estrategia formado por equipos de 5 campeones que se enfrentan con el fin de destruir las bases del equipo contrario.
Se caracteriza por ser un juego complejo, muy competitivo, que se juega en línea, muy adictivo y con fama a nivel global. Esto hace que saber elegir a tus campeones sea un punto decisivo si lo que quieres es ganar. En este punto, Álvaro decidió ayudarse del Data Science para crear una herramienta que le permitiera elegir el mejor campeón.
Si quieres escuchar a Álvaro explicando el proyecto de su propia voz, echa un vistazo a su presentación.
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¿En qué consiste League of Legend Champ Selector?
La herramienta League of Legend Champ Selector hace un análisis de tu equipo y el equipo contrario y te da como resultado el campeón que tiene más probabilidades de ganar. Es decir, te dice el mejor campeón en función de las estructuras de campeones.
¿Cómo se ha hecho?
Álvaro trabajó con un histórico de partidas muy grande gracias al cual pudo crear un modelo de Machine Learning después de estudiar todos estos datos. Para representarlo, creó una pequeña aplicación web para poder visualizar la herramienta mientras que por detrás coge los datos del script de Python.
El modelo utilizado es un modelo de Random Forest que recoge el histórico de partidas. Con los diferentes campeones seleccionados, hace una relación entre ellos para poder dar como resultado el campeón que más probabilidad tiene de ganar.
Random Forest es un algoritmo de Machine Learning supervisado que se utiliza ampliamente en problemas de clasificación y regresión. Construye árboles de decisión sobre diferentes muestras y toma su voto mayoritario para la clasificación y la media en el caso de la regresión.
Futuras actualizaciones
Como hemos comentado al inicio, el League of Legend es un juego tremendamente competitivo, lo que sabemos que puede desembocar en algo tóxico. Por este motivo, una buena expansión de la herramienta será una aplicación que pueda decir el grado de toxicidad de los participantes.
De esta manera, podrás ver contra quién juegas e, incluso, tu propio grado de toxicidad si es que te estás pasando.
League of Legend Champ Selector es un buen ejemplo de la transversalidad del Data Science, que puede trabajar en cualquier área en la que se recojan datos.
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