Usando la Regresión Simbólica para Agregar Incertidumbre al Famoso Sistema de Puntuación de Elo

Usando Regresión Simbólica para agregar incertidumbre a Elo'

Y creando un algoritmo de calificaciones inesperadamente útil

Foto de JESHOOTS.COM en Unsplash

Un Sistema Universal de Calificaciones

El sistema de calificaciones Elo se ha vuelto famoso en algunos contextos. Quizás el más conocido, ha sido la base de las calificaciones de Ajedrez desde la década de 1960. Además, el sitio web 538 ha utilizado con éxito modificaciones del sistema para la mayoría de sus calificaciones deportivas conocidas. Menos públicamente, muchos desarrolladores de videojuegos utilizan variaciones del sistema Elo en sus sistemas de emparejamiento. Si estás leyendo este artículo, asumiré que tienes cierta familiaridad con el sistema. ¿Por qué se usa tanto en tantos contextos? Yo argumentaría que es debido a su escalabilidad computacional, versatilidad y simplicidad. Sin embargo, existen algunas desventajas. En este artículo, abordaremos una muy importante, manteniendo las ventajas mencionadas anteriormente.

Regresión Simbólica

Mientras los Modelos de Lenguaje Grande están acaparando toda la atención (juego de palabras intencionado), existen otros modelos emocionantes que se están desarrollando por separado con casos de uso muy diferentes. La regresión simbólica normalmente es adecuada para descubrir reglas analíticas en forma cerrada en lugar de abordar una tarea de aprendizaje profundo como clasificar una imagen o traducir una grabación de audio. Si quisieras redescubrir la ley de enfriamiento de Newton, por ejemplo, podrías construir una red neuronal densa intensiva en recursos. Esto funcionaría bien con suficientes datos, pero no sería capaz de generalizar a situaciones que no haya visto. Sin embargo, la regresión simbólica sería la herramienta adecuada para la tarea. Puede encontrar la fórmula exacta con datos limitados y, por lo tanto, no solo generalizar, sino también ahorrar bastante en cómputo. Uno de mis artículos favoritos de todos los tiempos, escrito por Cranmer et al., profundiza en esto aún más y desarrolla incluso una ecuación previamente desconocida para la sobredensidad de la materia oscura.

El Problema

Las calificaciones clásicas de Elo tratan cada calificación como igualmente cierta. Esta suele ser una suposición pobre para un sistema de calificaciones a gran escala. En pocas palabras, los recién llegados a un sistema de calificaciones casi siempre deben ser modelados con una mayor varianza que aquellos que han estado presentes durante un tiempo. De manera similar, los jugadores que el sistema de calificaciones no ha visto durante un largo período de tiempo…

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