Рейтинг системы для предсказания исходов матчей в киберспорте

Дота 2 - это популярная игра в реальном времени, где две команды из пяти игроков в режиме реального времени пытаются обыграть друг друга благодаря быстрой реакции и стратегическому мышлению. Каждый игрок управляет одним из более чем 110 героев с уникальными способностями, что делает игру весьма сложной. Предсказание команды-победителя в таких играх как Дота с использованием методов машинного обучения или других математических моделей является горячо обсуждаемой темой как любителями, так и профессиональными аналитиками данных. В этом исследовании была предпринята попытка переработать алгоритм популярной рейтинговой системы TrueSkill, чтобы проверить, может ли альтернативный подход предсказания апостериорных распределений параметров рейтингов игроков дать их более точные оценки. Оказалось, что прямая минимизация расстояния Кульбака-Лейблера между истинным апостериорным распределением параметров рейтингов и его приближением способно дать результат, сравнимый, а иногда и превосходящий оригинальный алгоритм TrueSkill по точности предсказания.