Counter-Strike 2 раундының нәтижесін болжайтын дипломдық жұмыс — Прага экономика университетінде қорғалды

Қысқаша: VŠE Prague студенті CS2 раундының нәтижесін 77,85% дәлдікпен болжайтын ML-модель жасады.

Прага экономика және бизнес университетінің (VŠE Prague) бакалавриат студенті Ондржей Чех 2026 жылғы 15 маусымда Predicting Round Outcomes in Counter-Strike 2 Using Machine Learning атты дипломдық жұмысын қорғады — жұмыста раунд нәтижесін болжайтын екі машиналық оқыту моделі жасалған.

Оқыту үшін 2025–2026 жылдардағы тоғыз кәсіби турнирдің сегіз картадағы 764 демо-жазбасынан алынған 226 466 ойын жағдайының суреттемесі пайдаланылды. XGBoost моделі раунд нәтижесін 77,85% жағдайда, нейрондық желі 77,76% жағдайда дұрыс болжады.

💻 Бұл қалай жұмыс істейді

Модельдер 43 белгіні ескереді: ойыншылардың тірі қалу деңгейі, команданың экономикасы, қаруланысы, картадағы орналасуы және раунд қарқыны (momentum). Ойын барысында белгісіздік азаяды: log loss көрсеткіші раунд басында шамамен 0,53-тен бомба қойылғаннан кейінгі соңғы 20 секундта 0,15-тен төменге дейін төмендейді.

📌 Маңыздысы

SHAP талдауы көрсеткендей, екі модель де ең алдымен тірі қалған ойыншылар санына, команданың жалпы денсаулық көрсеткішіне және жабдық құнына сүйенеді — архитектуралары әртүрлі болса да, ең маңызды он белгінің сегізі екеуінде де сәйкес келеді. Бұл бір архитектураның басымдығынан гөрі ойын деректерінің өзінің болжамдылығын көрсетеді.

Неге бұл қызықты

Киберспорт жасанды интеллект (ЖИ) зерттеулері үшін жиі алаңға айналуда: кәсіби матчтар стандартталған, өлшенетін ойын жағдайларының үлкен көлемін береді — бұл модельдерді оқыту мен салыстыру үшін ыңғайлы орта. Ойындарда сыналған тәсілдер кейін робототехникаға, автономды көлікке, логистикаға және қаржыға ауысады — алгоритм жағдайды үздіксіз бағалап, әрекет таңдауы керек кез келген салада.

Жиі қойылатын сұрақтар

CS2 раундының нәтижесін модель қандай дәлдікпен болжайды?

XGBoost моделі — 77,85% жағдайда, нейрондық желі — 77,76% жағдайда.

Модель қандай деректерде оқытылды?

2025–2026 жылдардағы тоғыз кәсіби турнирдің сегіз картадағы 764 демо-жазбасынан алынған 226 466 ойын жағдайының суреттемесінде.

Болжам үшін қандай белгілер маңызды?

SHAP талдауы бойынша — тірі қалған ойыншылар саны, команданың жалпы денсаулық көрсеткіші және жабдық құны.

Дереккөз: vskp.vse.cz

RD media дайындады