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[장문] 스크림의 오류, 롤과 통계적 분석에 대해서.


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요즘 머신러닝 만지고 있는 입장에서 글쓴이 의견에 동의하는데, 계산 모델이 저게 맞냐 라고 시비를 걸면 몰라도 계수를 어떻게 구하냐고 묻는건 이해가 안되네요. 데이터 및 모델의 신뢰도도 다양한 트레이닝 기법으로 도출하는게 가능할 것이고 그 통계학적 분석이 맞냐 안맞냐는 결과적으로 관련 전문가가 포함된 팀과 없는 팀의 승률로 나타나겠지요.
하마펀치 | 175.177.***.*** | 20.05.18 01:12

Ad선수 실력차이 계수는 어떻게 만드시는거임? 선수 지표로 계수만드는건가?

拝涙 | 114.204.***.*** | 20.05.17 23:23
拝涙

음 그냥 예시로 넣은거라 그렇게 세부적인 것 까지 신경쓰실 필요는 없는데.. 자기가 넣고 싶은 요소를 어떻게 계량화하여 데이터로 작성해 모델을 작성할 것인가가 또 통계 모델을 실제적으로 활용하는데 중요하고도 또 그 학자의 실력을 평가하는 요소이기도 합니다. 실력차이를 어떤 data를 이용해 계량화면 좋을지는.. 뭐 말씀하신 대로 선수지표의 차이를 쓸수도 있겠고, 솔랭 점수 차이를 쓸수도 있겠고, 솔랭의 승률차이를 쓸수도 있겠고 뭐 그건 모델을 만드는 사람이 무엇을 쓰느냐에 따라 달라지는 거겠죠.

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.17 23:50

근데 그 계수 넣는건 어떻게 선정함?; 사실 순 허구 아님? 실력차이 계수라는것도 사실상 말이 안되고 챔프간의 상체 간의 챔프에 따라서 승률이 요동칠텐데 그런걸 넣기 어렵지 않음? 솔직히 좀 오바라고 생각함. 조합차이도 어떻게 계수를 넣을지도 모르겠고, 그냥 계수만 넣는다고해서 답이 되는건 아님. 그게 어떤 상관관계와 변수들간의 상호작용이 있는지도 모르겠고.

코드게이 | 112.109.***.*** | 20.05.17 23:35
코드게이

축구처럼 너무 변수가 많아서 모든 변수를 고려하려면 어떠한 방향성 있는 통계모델이 안나오고 변수를 지나치게 제거하면 부정확한 해석을 하게 되는 스포츠도 있는데 야구통계학을 보면 절대로 통계를 무시할 수가 없음 선수의 포텐은 툴을 통해 봐야할지 몰라도 선수의 현재가치는 통계가 가장 정확하게 평가하고 있는 스포츠가 야구임

TLSM | 221.144.***.*** | 20.05.17 23:49
TLSM

야구 세이버 매트릭스 이야기하는거라해도 롤이 야구보다 챔프간의 상성이 훨씬 더 많이 타고, 플레이 방식에 따른 변수가 훨 더 많음. 사실 그때문에 저런 변수를 지정하는거자체가 말도 안된다고 생각함.

코드게이 | 112.109.***.*** | 20.05.17 23:52
코드게이

ㅇㅇ 아직까지 우리한테 공개된 롤 통계지표의 가치는 야구는 커녕 축구만도 못해보인다는데 동의함 그래도 농구는 내가 농알못이라서 잘 모르는데 역동적이고 상호작용 많은 스포츠인데도 축구보다는 훨씬 의미있는 수치화가 진행중인 걸로 암 롤도 인원수가 농구 정도라서... 현재 15분CS나 DPM같은 지표 해석에 대해 말도 많고 탈도 많지만 선수 실력도 저런걸 바탕으로 진짜 투박하게 라인전 한타 맵리딩 등 요소 나눠가며 점수 매겨볼 수 있는거고 어차피 승리를 위해서 프로게임단들은 당연히 투자 하는거고 결국 이게 틀린 방향이다 싶으면 투자를 안하게 될듯

TLSM | 221.144.***.*** | 20.05.17 23:58
코드게이

음... 그 계수는 선정 하는게 아니라 변수에 데이터를 넣으면 자동으로 계산되는 겁니다;;;

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 00:00
마크킴

그게 말도 안됨. 그런게 쉬우면 물리 고체 변수들도 쉬운데 그게 안되서 아직도 이론값 쓰는게 현실인데..

코드게이 | 112.109.***.*** | 20.05.18 00:01
마크킴

그러니까 넣고 싶은 요소를 대표할 측량화 된 데이터를 변수로 넣어 계산하면 계수는 계산의 결과로서 자동을 나옵니다...

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 00:01
마크킴

말도 안되는게 아니라 그냥 그렇게 하는건데요-_-?

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 00:01
코드게이

계수가 결정되는 원리는 제일 기본적인 선형모델은 최소자승법이니까 참고하시면 됩니다.

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 00:03
마크킴

아니, 그런게 어딨음 대체... 측량화된 데이터의 신뢰도는 어떻게 될것이며, 그 변수를 어떻게 선정할것인지 말이 안되잖음. 님 말대로라면 롤보다 훨씬 단순한 게임에 가까운 야구(공수 나눠져 있고, 룰이 크게 변하지 않는)에서도 그런 데이터와 승률 예측이 되야하는데 실제로 잘 안되는게 현실임

코드게이 | 112.109.***.*** | 20.05.18 00:03
마크킴

저도 전문가라고 볼 수 없는 사람이지만 글쓴이께서 확실히 통계학의 가정에 대해 너무 무심하신 경향이 보이긴 합니다 이과나 심리학 등에 비해서 경제학 쪽에서 관심갖고 넘어오신 분들이 이런게 심한데 (무인도에서 깡통따기 경제학자편이 병따개가 있다고 가정한다라는 농담도 있을 정도니까요) 아무래도 2008년 이후 경제학이 욕먹고 있는 것도 경제학이 가정을 많이 하는 학문이라서가 아니라 가정을 해놨음을 까먹은 것처럼 그걸 잘못 활용하거나 확장하려고 하는 학문인 이유가 크죠

TLSM | 221.144.***.*** | 20.05.18 00:06
마크킴

나도 대학원 다녔는데 대체 어느 누가 그렇게 나이롱 통계를 씀... 나도 R 많이 만져보고, 통계관련 코드 많이 짜봤는데 솔직히 님 말이 말 안됨. 나도 데이터 좋아하고 데이터 근거로 이야기하는거 좋아하는데 지금 단계에서 확정지어서 계수 만들 수 있다는건 말도 안됨.

코드게이 | 112.109.***.*** | 20.05.18 00:07
코드게이

?? 아무래도 나온 background가 달라서 그런가요? 저같은 경우에는 전공이 경제학 바탕이라 위에서 써놨든이 계량경제학으로 부터 접근하는 거라서, 위에서 써놓은 저런 일반선형 모델은 경제학에서 기본으로 논문에 다들 쓰는것인데요? 물론 엄격히 따지면 선형모델에 있어서 TLSM님 말처럼 변수들 간의 관계나 그런것에 있어서 구체적인 통계적 가정을 만족시키거나, 그에 따라서 보정을 해야 하지만 그것 까지 이런 글에 일일이 쓸거는 없는 일이고 ( 글에도 써놨듯이 ), 대략 이런 통계모델을 통한 분석도 있다는것 개략적으로 써놓은것인데요.

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 00:17

결국 그 계수가 중요한데, 이게 분석가나 팀별로 다를수 밖에 없습니다. 통계라는것도 결국 해석이 중요한데, 그 해석에 대한 성과가 높은 분석가가 좋은 분석가죠..

재료롤팸 | 61.83.***.*** | 20.05.17 23:42

글쎄요 우실줄이야말로 픽밴 못지 않게 통계가 개입해야 하는 부분 아닌가요? 어차피 통계라는게 정보를 덜어내고 보기좋게 가공해서 어떤 경향을 찾고 다시 의미를 찾아내는 작업이죠 윗분들이 계수 이야기에 너무 꽂히시는 것도 완벽히 객관화하기 어려운 것을 객관화한다는 뉘앙스로 글을 써놓으셔서 그런 것 같고 실수가 발생하는 상황이 복합적이지만 그 안에서 어떠한 경향성을 찾아낼 수 있다면 우실줄이 승률을 높이는게 맞는데 그냥 운이 없어서 2년 내내 다전제 박살난건지 우실줄이 틀리고 우리가 실수하더라도 상대 실수를 더 유도하는 방향의 전략전술이 맞는건지 판단할 수 있겠죠

TLSM | 221.144.***.*** | 20.05.17 23:43
TLSM

아 그러니까 여지가 있을까...가 통계가 중요하다는 의미입니다;;; 대략적으로 생각한 부분이라 ? 물음표가 빠져서 약간 어투에서 의미가 잘못전달 된거 같네요.

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.17 23:51

문과는 그저 아하 그렇구나 끄덕끄덕하고 갑니다...

애쉬빌 | 122.42.***.*** | 20.05.18 00:20

skt가 메타를 빠르게..분석..한다구요..?

ldiixl | 223.39.***.*** | 20.05.18 01:08
ldiixl

올해 기준 제일 빨랐지

비보이달애 | 110.70.***.*** | 20.05.18 01:27
BEST

요즘 머신러닝 만지고 있는 입장에서 글쓴이 의견에 동의하는데, 계산 모델이 저게 맞냐 라고 시비를 걸면 몰라도 계수를 어떻게 구하냐고 묻는건 이해가 안되네요. 데이터 및 모델의 신뢰도도 다양한 트레이닝 기법으로 도출하는게 가능할 것이고 그 통계학적 분석이 맞냐 안맞냐는 결과적으로 관련 전문가가 포함된 팀과 없는 팀의 승률로 나타나겠지요.

하마펀치 | 175.177.***.*** | 20.05.18 01:12
하마펀치

음 저도 처음엔 왜 저러시지 하고 좀 놀라긴 했는데... 생각해보니 아무래도 이과 백그라운드를 가지고 계셔서 실험을 통해 엄밀히 계수를 측정하는 방법에 더 익숙하신 분이라면 이런 방식에 놀라시는가.. 싶기도 하고 하네요.

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 01:16
마크킴

저도 물리학 백그라운드라서 통계 직접 전공은 아니지만 통계는 대학원 이상 수준이면 기초 이상은 다룰 줄 알아야 신뢰도 있는 데이터를 뽑는게 가능하니까 이과고 문과고 별 관련은 없다고 봅니다. 경제학도 문과냐고 하면 제 기준에선 문과는 아니라는 생각도 있고요. 다른건 몰라도 커뮤니티 수준에서 크게 지적받을 정도로 대충 쓰여진 글은 절대 아니라고 봅니다. 때문에 진짜 오랜만에 루리웹에 로그인해서 댓글다네요. 좋은 밤 되시길 바랍니다.

하마펀치 | 175.177.***.*** | 20.05.18 01:22

위에서 학력 자랑하는 중에 인공지능 전공이 끼여보자면 저는 모든 것이 곱연산이 되지 않을 거라고 생각함

비보이달애 | 27.1.***.*** | 20.05.18 01:19
비보이달애

글쓴이가 쓴 모델은 어디까지나 예시에 불과하고 요즘 머신러닝 기법은 사실 데이터에서 디스크립터만 잘 뽑아낸다면 모델마저 스스로 만들어 내주지 않던가요? 저도 알고리즘쪽 전공은 아니고 어디까지나 남들이 만들어 놓은거 받아먹는 입장에서 질문드려봅니다.

하마펀치 | 175.177.***.*** | 20.05.18 01:23
하마펀치

그렇긴 한데 애초에 인공지능 모델도 싹다 확률 기반 모델인데 거기에서 기존 룰 베이스보다 더 잘 들어맞는 모델들이 전부 곱 합 정규화의 뭉태기인데 저걸 글쓴이 분이 쓴것처럼 모든 변수의 매직 넘버를 구하고 그걸 걍 곱하면 되지는 않죠. 저건 제 생각으로는 이상적인 상황에서야 그렇게 되겠지만 아마 저렇겐 분석하면 저 옛날 고전모댈밖에ㅜ안 나온다고 생각합니다

비보이달애 | 110.70.***.*** | 20.05.18 01:26
비보이달애

실제 모델이 물론 저렇게 단순화된 모델일 가능성이야 한없이 낮겠지만 그거야 우리가 직접 구해야 하는것도 아니고, 그냥 비전공자에게 설명하는 이 글에서는 그냥 쉽게 설명하기 위해 채택한 모델이라고 생각되네요. 의견 감사합니다. 좋은 밤 되시길 바랍니다.

하마펀치 | 175.177.***.*** | 20.05.18 01:32
하마펀치

하마펀치님 께서 쓰신 대로 여기서 무슨 논문 쓸것도 아니고.. 통계모델에 대해 아무것도 모르는 분을 대상으로 가장 기초적인 내용으로 가장 쉽게 설명하려는 의도에서 가장 단순화한 모델을 예시로 쓴거 뿐이고요 제발.. 글내용에도 썼지만 이런 글에서 그렇게 까지 깊게 일일이 설명하며 파고드는 글이 아니에요 ㅠㅠ

마크킴 | 125.176.***.*** | 20.05.18 01:39

우실줄도 승률이 높거나 상대보다 우위에 있는조합을 먼저 가져가야 승리확률이 높은 상태에서 계속 우위를 가져가는게 옳다고 봅니다. 이번의 젠지는 픽밴뿐아니라 통계적인 가중치도 제대로 못했던게 아닐까요.

YouHo | 117.111.***.*** | 20.05.18 10:18

실수를 하기 어려운 조합을 애초에 뽑는건 2017~2018년 복한규 감독이 잘 보여준거같습니다. 매번 완성될때마다 중계진들도 이건 참 플레이하기 쉬운 조합이라고 했죠.

Aiqu_F | 223.38.***.*** | 20.05.18 13:27

확실한건 스크림도르는 믿을게 못된다는 거임

X시아 리페어X | 220.75.***.*** | 20.05.19 22:58


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