Data Mining y Dota – Mi nuevo proyecto

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Hace varias semanas que no escribo nada y es natural que se pregunten qué pasa con el mejor blogger de este lado del canal de Panamá. Pues en estas semanas, además de dedicarme al consumo indiscriminado de estupefacientes, he aprovechado en darle más énfasis a mi carrera universitaria. Precisamente de ello planeo hablarles ahora mismo.

Por si no lo saben aún, estudio Ingeniería Informática. Lo que ello significa varía de universidad a universidad y de país a país, así que no explicaré mucho. Además, ni yo mismo estoy seguro de qué creo que significa. Digamos, de momento, que trabajo con computadoras. El punto es que “trabajar con computadoras” tiene la bondad de ser un concepto vago, amplio y difuminado: encuentras aplicaciones a tus conocimientos en casi cualquier lugar. Una de las aplicaciones más bonitas de entre todas las que se me han aparecido en los últimos meses es precisamente la de aplicar conceptos de Data Mining al Dota 2.

¿Que qué es Data Mining? Pues es sencillo: la minería de datos consiste en encontrar patrones en grandes volúmenes de datos. Para ello, ocupa métodos estadísticos, manejo de bases de datos y conceptos de machine learning. No es mi intención asustarlos con términos raros, pero hay campos en los cuales es imposible utilizarlos. Espero, de todas maneras, que la idea general se entienda. Si, por ejemplo, tenemos información del almuerzo de 31 millones de peruanos, podremos hacernos una idea acerca de modas y patrones de consumo alrededor de todo el territorio del país.

¿Cómo aplicamos esto a Dota? En realidad, las posibilidades son infinitas. Si creamos un sistema que reciba información de partidas competitivas (o públicas), podemos entrenarlo para reconocer patrones en cosas como el draft o los builds o, incluso, en cosas más abstractas como predecir el ganador de una partida (calculando la certeza de la predicción) de acuerdo a información incompleta del estado del juego.

Ahora bien, el proyecto en el que estoy metido es iniciativa de un profesor de mi universidad. En las próximas semanas y meses intentaremos trabajar con todos los datos que podamos recabar mediante la API en tres grupos de trabajo distinto con tres metas distintas. Al delimitar el proyecto, los objetivos que nos hemos trazado son:

  1. Desarrollar una inteligencia artificial capaz de draftear, de acuerdo a información relevante extraída de partidas profesionales y de alto nivel
  2. Desarrollar un ayudante que permita clarificar la elección de items situacionales de acuerdo al estado actual de la partida
  3. Desarrollar un sistema que nos permita elegir la estrategia adecuada de acuerdo al estado actual de la partida (objetivo intencionalmente vago y que delimitaremos bastante en el futuro)

Si lograremos los tres objetivos, o uno, o ninguno, es algo que dirá el tiempo. Intentaremos, de todas formas, realizar un proyecto que, hasta donde sé, no se ha intentado hasta el momento en Latinoamérica. Intentaré mantenerles al tanto si es que logramos algo interesante mediante el blog. Si algún loco por ahí está interesado en el proyecto y quiere que le cuente más cosas, es libre de golpearme el inbox de la fanpage o lanzarme un DM en Twitter.

1 COMENTARIO

  1. Suena muy interesante utilizar la minería de datos para amortiguar la curva de aprendizaje en el juego. Quien sabe, tal vez se pueda usar inclusive para hacer menos tóxica la comunidad.
    De hecho la minería de datos en Dota fue un concepto que me había planteado una vez pero que no logré visualizar en esas aplicaciones

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