e-Coach: Um sistema de recomendação de equipes e personagens de League of Legends utilizando redes neurais multicamadas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Goncalves, Danilo Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UCSAL
Texto Completo: http://ri.ucsal.br:8080/jspui/handle/prefix/875
Resumo: A modalidade dos esportes eletrônicos têm estado cada vez mais presente na sociedade, lotando estádios em diversas partes do mundo e conquistando cada vez mais adeptos por onde seus eventos ocorrem. Entre investimentos e premiações milionárias, uma carreira de cyber atleta se tornou almejada como objetivo dos jovens da comunidade gamer, além de incentivar outras empresas no empreendimento dessa área. Neste sentido, este estudo demonstra a implementação de um algoritmo aplicando redes Multi Layer Perceptron, utilizando como base de dados os resultados das partidas ranqueadas de League of Legends. Além disso, explica a execução de experimentos com jogadores em partidas reais com o uso do algoritmo e comparando-os com partidas sem o uso do algoritmo. Sendo assim, tornando possível a realização da predição de qual equipe e personagens que melhor se encaixam para a partida na obtenção da vitória.
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Sendo assim, tornando possível a realização da predição de qual equipe e personagens que melhor se encaixam para a partida na obtenção da vitória.The mode of electronic sports has been increasingly present in society, crowding stadiums in different parts of the world and conquering more and more supporters by where their events take place. Between investment and millionaire awards, a career as a cyber athlete has become a goal of young people in the gamer community, as well as encouraging other companies in the area. In this sense, this study demonstrates the implementation of an algorithm applying Multi Layer Perceptron networks, using as a database the results of ranked matches of League of Legends. In addition, it explains the execution of experiments with players in real matches using the algorithm and comparing them to matches without using the algorithm. Thus, making possible the realization of the prediction of which team and characters that best fit for the match in obtaining victory.Submitted by LAURA GABRIELA SILVA SANTOS (laura.santos@ucsal.br) on 2019-08-01T14:13:27Z No. of bitstreams: 1 TCCDANILOGONCALVES.pdf: 7175288 bytes, checksum: dfecaa8e7e830a58e20e5c2e32e3d9bc (MD5)Made available in DSpace on 2019-08-01T14:13:27Z (GMT). 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