Воспользуйтесь преимуществами искусственного интеллекта, машинного, а также глубокого обучения, чтобы создавать, поддерживать и развивать свои игры
Введение в ИИ и машинное обучение в сфере игр
Gearbox Software и MMOS используют машинное обучение для создания мини-игры, помогающей ускорить ход научного исследования.
Решения для каждого из этапов перехода к использованию машинного обучения
Изучите пользовательские решения с использованием ИИ и машинного обучения для игр в зависимости от сферы применения.
Разработчики игр имеют доступ к набору облачных инструментов для модерации контента и создания репутации, которые помогают студиям и издателям развивать здоровое, инклюзивное и приятное онлайн-сообщество.
Организации могут определить наилучший курс действий для увеличения количества приобретений и удержания, а также оптимизации долгосрочного вовлечения игроков.
Начните работу с избранными сервисами AWS
Анализируйте миллионы изображений и видео за считаные минуты, чтобы обезопасить свои сообщества и сократить количество создаваемого пользователями контента, который ваши сотрудники проверяют вручную.
Amazon Rekognition дает возможность автоматизировать модерирование изображений и видео, чтобы активно обнаруживать неприемлемый, нежелательный или оскорбительный контент, созданный пользователями (User Generated Content, UGC), и расширять безопасное сообщество.
Обучите Amazon Translate с использованием памяти перевода и глоссария для своих игр, чтобы улучшить взаимодействие с персоналом и игроками во всем мире на разных языках.
SageMaker Canvas предоставляет командам аналитиков интерактивный визуальный инструмент, не требующий программирования, для генерирования аналитической информации о поведении игроков и прогнозирования LTV и оттока клиентов с использованием машинного обучения.
Истории клиентов
Узнайте, чего достигают наши клиенты с помощью ИИ и машинного обучения для игр на AWS.
Компания Rovio обучает игру Angry Birds полетам в облаке с помощью машинного обучения на AWS
Охватывая четыре миллиарда аналитических событий в день, Rovio использует машинное обучение, чтобы прогнозировать и обеспечивать наивысший уровень увлекательности для игроков. С помощью AWS компания Rovio может использовать возможности стимулированного обучения, чтобы ускорить прогнозирование сложности игровых уровней.
Gearbox и MMOS используют AWS для создания мини-игры, которая помогает проводить научные исследования
Gearbox Software и MMOS используют машинное обучение для создания мини-игры, помогающей ускорить ход научного исследования.
MYTONA узнает, как AWS меняет правила игры
MYTONA анализирует тысячи обзоров игр с помощью Amazon SageMaker для сортировки и классификации комментариев. Также она запускает ежедневные задачи Amazon ECS для сбора и предварительной обработки данных и пометки новых обзоров. Так она получает отзывы об играх в режиме, близком к реальному времени.
Как компания CAPCOM создает потрясающие игры с помощью контейнеров, данных и машинного обучения
Используя стимулированное обучение на AWS, компании CAPCOM удалось снизить нагрузку на опытных сотрудников при создании хорошо сбалансированных уровней с высокой скоростью.
Voodoo: создание рекомендаций с помощью машинного обучения
Компания Voodoo воспользовалась Amazon SageMaker для создания, обучения и развертывания решения для получения выводов машинного обучения в рабочей среде, а также улучшила рекомендации для своих игроков.
Начните работу с искусственным интеллектом и машинным обучением AWS
Планы обучения, выбранные экспертами AWS
Начните работу с коллекциями курсов по изучению AWS для игр, специально подобранных экспертами AWS, чтобы помочь вам достичь ваших целей обучения,
Обнаружение мошенничества в играх с помощью машинного обучения
Узнайте, как запустить поиск внутриигрового мошенничества при помощи машинного обучения и в дальнейшем обучить и включить модели ML.
Автоматическое создание уровней при помощи стимулированного обучения
Узнайте, как автоматизировать создание уровней при помощи стимулированного обучения с Amazon SageMaker.
Улучшите свою игру: повышение уровня удержания игроков с помощью подбора игроков на основе машинного обучения с использованием машинного обучения Amazon Aurora и Amazon SageMaker
В этом посте мы демонстрируем, как издатель игры может адаптировать систему подбора игроков на базе Aurora для повышения уровня удержания игроков с помощью модели подбора игроков на основе машинного обучения в реальном времени, обученной Amazon SageMaker автопилот.
Применяйте маскировку нецензурной речи в Amazon Translate
Узнайте, как маскировать нецензурные слова и фразы с помощью гроликсов (“?$#@$”) при использовании Amazon Translate во многоязычном чате между игроками.
Обнаружение аномалий в играх
Используйте Amazon Lookout для метрики и решение Game Analytics Pipeline, чтобы находить «интересные моменты» в аналитических данных. Получайте оповещения о необычных данных, всплесках творчества, спадах в трафике чатов или чрезмерном количестве обращений к API аутентификации.
Внедряйте инновации вместе с ключевыми партнерами отрасли
Ознакомьтесь со специализированными решениями и сервисами AWS для игр от лидеров отрасли, входящих в обширную сеть партнеров AWS и продемонстрировавших технический опыт и успешное выполнение клиентских задач при создании решений на AWS.
ToxMod от Modulate.ai
ToxMod – единственное проактивное голосовое решение для модерации в играх.
Что такое модерация контента с использованием ИИ
Guardian for Games: обнаруживайте вредоносное поведение и препятствуйте ему, чтобы улучшать взаимодействие между игроками и расширять свое сообщество.
Решение для обнаружения токсичности
Ускоритель решения для обнаружения токсичных высказываний в играх Databricks Lakehouse Gaming. Повышение качества общения в игровых сообществах благодаря обнаружению токсичных высказываний в режиме реального времени.
Начните работу с машинным обучением
Машинное обучение – это новый технологический рубеж в сфере игр. Amazon помогает тем, кто разрабатывает игры или еще учится это делать, в освоении этих технологий и создании захватывающих возможностей.
Университет Machine Learning
Machine Learning University (MLU) предоставляет доступ к курсам по машинному обучению, которые проходят разработчики из Amazon, независимо от того, кто вы, где находитесь и когда занимаетесь. Благодаря MLU все разработчики могут научиться использовать машинное обучение с помощью образовательной серии MLU Accelerator, которую можно проходить в удобном для вас режиме.
Бесплатный курс Udacity по AWS DeepRacer
Научитесь обучать реальные автономные транспортные средства с помощью обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) на этом двухнедельном бесплатном курсе Udacity, спонсором которого является AWS. Затем проверьте навыки, приняв участие в заезде Лиги DeepRacer, и выиграйте крупные призы.
Пройти курс бесплатно »
Amazon SageMaker Studio Lab (ознакомительная версия)
Amazon SageMaker Studio Lab – это бесплатная среда для разработки машинного обучения (ML), в которой абсолютно бесплатно предоставляются вычисления, хранилище (объемом до 15 ГБ) и безопасность для любого пользователя в целях обучения и экспериментирования с ML. Для начала работы требуется лишь действительный адрес электронной почты без необходимости настраивать инфраструктуру или управлять идентификацией, получать доступ либо даже регистрировать аккаунт AWS.