Nous avons synthétisé les informations que nous avons acquises en analysant des millions de matchs et les avons réduites à ce qui est vraiment important!
Nous personnalisons nos builds d'objets et de runes pour écraser la composition spécifique de votre équipe ennemie.
Notre analyse a révélé quelles synergies et quels choix de counter permettront d'améliorer votre taux de victoire dès aujourd'hui !
September 4, 2022
September 4, 2022
September 3, 2022
September 3, 2022
September 1, 2022
Nous analysons les informations issues de millions de matchs LoL à chaque patch. Ces informations sont disséquées à l'aide de méthodes statistiques de pointe afin de déterminer les éléments qui vous donneront la plus grande probabilité de gagner contre différentes compositions d'équipes. Ne vous contentez pas de vous fier à une seule suggestion de Build provenant d'autres guides. Utilisez LE Build qui s'est avéré efficace contre la composition de votre équipe ennemie.
Nous mettons souvent nos données à jour, environ une à deux fois par semaine. Ce rythme nous permet d'acquérir suffisamment d'historique de matchs pour faire des prévisions de qualité et fournir des statistiques détaillées tout en maintenant nos pages à jour avec les méta.
L'apprentissage machine est une branche de l'informatique qui développe des algorithmes permettant aux ordinateurs de découvrir des tendances et de faire des prédictions sans être explicitement programmés pour le faire. C'est ce même domaine qui a permis à Alexa de vous comprendre et a appris à votre assistant Google à vous reconnaître dans une nouvelle image.
Nous avons développé un algorithme spécifique qui pondère chacun de nos nombreux facteurs différemment pour chaque rôle. Par exemple, nous reconnaissons que l'utilité est beaucoup plus importante pour un support que pour un ADC, alors que le mid a souvent besoin de plus de dommages que le Top. De plus, il revient souvent aux jungles et aux Top d'essayer de diviser la poussée alors que le support reste avec son/ses leader(s) ; notre algorithme tient également compte de tous ces éléments.
Notre tier list utilise la même collecte massive de données que celle que nous avons mise en place pour nos statistiques et nos prédictions de victoire, vous pouvez donc être assuré qu'elle est précise et à jour avec les méta données actuelles. Consultez notre tier list de champions.
Étant donné le nombre de champions uniques disponibles dans League of Legends, il y a plus de 4,5 sextillions (4,5E21) de compositions de matchs possibles, sans compter les différents rôles. Nous utilisons des algorithmes modernes d'apprentissage automatique pour apprendre à notre Prédicteur de match à prédire les résultats des futurs matchs. Grâce à notre méthode exclusive qui prend en compte bien plus que les Counters de lane ou les taux de victoire par paire, nous sommes en mesure d'anticiper le résultat de matchs qui n'ont jamais été joués auparavant.