Fig. 3 compares the accuracy of the

Fig. 3 compares the accuracy of the strategy prediction over
game times. In the results, the “fog-of-war” is considered. If
scouting is not available to the players, the amount of
information about the opponent’s behavior should be very
small and makes difficult to predict their strategy. The results
show that the human’s replay logs are more predictable than
the one from the Bots. The gap is bigger in the early and later
stages of the games than the middle stage. Fig. 4 shows the
utility of machine learning prediction. If the player changes its
build order based on the prediction, the estimated win ratio is
calculated. It shows that the human’s are not successful to get
benefit from the change of build orders based on the
prediction. It means that humans already consider the
relationships among the build orders. However, there is still
enough room for the improvement by applying the build order
change based on predictions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig. 3 เปรียบเทียบความแม่นยำของคำทำนายกลยุทธ์มากกว่าเกมครั้ง เป็นพิจารณา "หมอกของสงคราม" ในผลลัพธ์ ถ้าลูกเสือไม่มีกับผู้เล่น จำนวนข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของฝ่ายตรงข้ามควรจะมากขนาดเล็ก และทำให้ยากที่จะทำนายกลยุทธ์ของพวกเขา ผลลัพธ์แสดงบันทึก replay ของมนุษย์ได้มากขึ้นกว่าหนึ่งจากบอ ช่องว่าง เป็นใหญ่ ในช่วงหลังขั้นตอนของเกมกว่าขั้นกลาง Fig. 4 แสดงโปรแกรมอรรถประโยชน์ของการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่อง ถ้าผู้เล่นที่เปลี่ยนแปลงของสร้างใบสั่งตามคำทำนาย มีอัตราส่วนประมาณชนะคำนวณ มันแสดงให้เห็นของมนุษย์ไม่ประสบความสำเร็จได้ได้รับประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงใบสั่งสร้างตามแบบคาดเดา หมายความ ว่า มนุษย์แล้วพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างใบสั่งสร้าง อย่างไรก็ตาม ยังมีพอปรับปรุงโดยใช้ใบสั่งสร้างการเปลี่ยนแปลงตามที่คาดคะเน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มะเดื่อ 3 เปรียบเทียบความถูกต้องของการทำนายกลยุทธ์ที่ใช้ในช่วง
เวลาที่เกม ในผลที่ "หมอกของสงคราม" ที่ถือว่าเป็น หาก
สอดแนมที่ไม่สามารถใช้ได้กับผู้เล่นจำนวนของ
ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของฝ่ายตรงข้ามที่ควรจะเป็นมาก
ขนาดเล็กและทำให้ยากที่จะทำนายกลยุทธ์ของพวกเขา ผล
แสดงให้เห็นว่าบันทึกของมนุษย์รีเพลย์จะคาดการณ์ได้มากกว่า
หนึ่งจากบอท ช่องว่างที่มีขนาดใหญ่ในช่วงต้นและต่อมา
ขั้นตอนของเกมกว่าเวทีกลาง มะเดื่อ 4 แสดงให้เห็นถึง
ประโยชน์ของการคาดการณ์การเรียนรู้เครื่อง หากผู้เล่นที่มีการเปลี่ยนแปลงของ
คำสั่งที่สร้างอยู่บนพื้นฐานการคาดการณ์อัตราส่วนประมาณชนะจะ
คำนวณ มันแสดงให้เห็นว่ามนุษย์ไม่ได้ประสบความสำเร็จที่จะได้รับ
ผลประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงของการสร้างคำสั่งที่ขึ้นอยู่กับ
การคาดการณ์ มันหมายความว่ามนุษย์แล้วพิจารณา
ความสัมพันธ์ระหว่างการสร้างคำสั่งซื้อ อย่างไรก็ตามยังคงมี
ที่ว่างพอสำหรับการปรับปรุงโดยใช้การสร้างเพื่อ
การเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 3 เปรียบเทียบความถูกต้องของการคาดการณ์มากกว่า
ครั้งกลยุทธ์เกม ในผล , " หมอกของสงคราม " คือการพิจารณา ถ้า
ลูกเสือไม่สามารถใช้ได้กับผู้เล่นจำนวน
ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของฝ่ายตรงข้ามควรจะมาก
ขนาดเล็กและทำให้ยากที่จะทำนายกลยุทธ์ของพวกเขา ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่า คนเล่นใหม่

บันทึกได้มากกว่าหนึ่งจากบอทช่องว่างขนาดใหญ่ในช่วงแรกและต่อมา
ขั้นตอนของเกมมากกว่า เวทีกลาง รูปที่ 4 แสดง
ประโยชน์ของการเรียนรู้เครื่องพยากรณ์ ถ้าการเปลี่ยนแปลงผู้เล่นของ
สร้างใบสั่งตามคำทำนาย ซึ่งอัตราส่วนชนะคือ
คํานวณ มันแสดงให้เห็นว่า มนุษย์จะไม่ประสบความสำเร็จที่จะได้รับประโยชน์จากการสร้าง

ใบสั่งตามคำทำนายมันหมายความว่ามนุษย์แล้วพิจารณา
ความสัมพันธ์ระหว่างสร้างคำสั่ง อย่างไรก็ตาม ยังคงมีห้องเพียงพอสำหรับการปรับปรุง

เปลี่ยนโดยการประยุกต์ใช้สร้าง เพื่อตามคาดคะเน