Tirez parti de l'intelligence artificielle, du machine learning et du deep learning pour créer, exécuter et développer des jeux.
L'IA et le ML dans les jeux : introduction
Gearbox Software et MMOS utilisent le machine learning pour créer un mini-jeu qui contribue à faire avancer la recherche scientifique.
Des solutions pour chaque étape du parcours d'adoption du ML
Découvrez les solutions d'IA et de ML sur mesure pour les jeux par cas d'utilisation
Les développeurs de jeux ont accès à une collection d'outils de modération de contenu et de réputation basés sur le cloud qui aident les studios et les éditeurs à développer une communauté en ligne saine, inclusive et agréable.
Les organisations peuvent déterminer le meilleur plan d'action pour augmenter l'acquisition et la rétention, ainsi que pour optimiser l'engagement à long terme des joueurs.
Démarrez avec certains services AWS
Analysez des millions d'images et de vidéos en quelques minutes pour garantir la sécurité de la communauté et réduire le volume de contenus générés par l'utilisateur que les équipes doivent examiner manuellement.
Amazon Rekognition permet l'automatisation de la modération d'images et de vidéos, la détection proactive des UGC (contenus générés par l'utilisateur) inappropriés, indésirables ou offensants et de développer une communauté sûre
Entraînez Amazon Translate avec la mémoire de traduction et le glossaire de jeux pour améliorer la communication multilingue avec le personnel et les joueurs aux quatre coins du monde.
SageMaker Canvas fournit un outil visuel de type pointer et cliquer sans code/à faible code que les équipes d'analytique peut utiliser pour générer des informations sur le comportement des joueurs, le LTV et des prédictions de désabonnement avec le ML.
Témoignages de clients
Découvrez ce que nos clients réalisent avec l’IA et le ML pour les jeux sur AWS.
Rovio apprend à Angry Birds à voler dans le cloud avec le machine learning sur AWS
Avec 4 milliards d’événements analytiques capturés par jour, Rovio utilise le machine learning pour prédire et offrir le niveau de satisfaction parfait pour les joueurs. Avec AWS, Rovio alimente son apprentissage par renforcement de manière à prédire plus rapidement la difficulté des niveaux de jeu.
Gearbox et MMOS utilisent AWS pour créer un mini-jeu destiné à aider la recherche scientifique
Gearbox Software et MMOS utilisent le machine learning pour créer un mini-jeu qui contribue à faire avancer la recherche scientifique.
MYTONA trouve qu’AWS change la donne
MYTONA analyse des milliers de critiques de jeux avec Amazon SageMaker pour trier et classer les commentaires. MYTONA exécute également des tâches Amazon ECS quotidiennes : collecte et pré-traitement des données, labellisation des nouveaux avis. Ce système fournit des informations sur les jeux en temps quasi-réel.
Comment CAPCOM crée rapidement des jeux divertissants avec des conteneurs, des données et du machine learning
En recourant à l’apprentissage par renforcement sur AWS, CAPCOM a pu réduire la charge des travailleurs qualifiés pour créer des niveaux bien équilibrés à grande vitesse.
Voodoo : Effectuer des recommandations à l’aide du machine learning
Voodoo utilise Amazon SageMaker pour créer, former et déployer ses inférences de machine learning en production et fournir des recommandations améliorées à ses joueurs.
Mise en route avec AWS IA et le ML
Plans d'apprentissage sélectionnés par l'expert AWS
Démarrez avec les collections d'apprentissage spécifiques à AWS pour les jeux. Des cours sélectionnés par des experts AWS pour vous guider vers vos objectifs d'apprentissage,
Détecter la fraude dans les jeux grâce au machine learning
Découvrez comment mettre en place la détection de fraude à l'aide du machine learning, de sorte à pouvoir former et exécuter des modèles de machine learning qui aident à détecter la fraude dans le jeu.
Automatiser la montée de niveau des jeux grâce à l'apprentissage par renforcement
Découvrez comment automatiser la montée de niveau des jeux en utilisant l'apprentissage par renforcement avec Amazon SageMaker.
Optimisez votre jeu : Augmentez la fidélisation des joueurs grâce à un système de mise en relation alimenté par le ML, en utilisant Amazon Aurora ML et Amazon SageMaker.
Dans ce billet, nous démontrons comment un éditeur de jeux peut adapter un système d'appariement des joueurs alimenté par Aurora pour augmenter la rétention des joueurs en utilisant un modèle d'appariement en temps réel basé sur le ML et entraîné par Amazon SageMaker Autopilot.
Masquer les grossièretés dans Amazon Translate
Découvrez comment masquer des mots et des phrases grossiers avec une chaîne grawlix (« ?$#@$ ») lorsque vous utilisez Amazon Translate pour le chat multilingue entre joueurs dans le jeu.
Détecter les anomalies dans les jeux
Grâce à Amazon Lookout for Metrics et à la solution Game Analytics Pipeline, trouvez « ce qui est intéressant » dans les données d'analytique. Soyez informé de tout événement inhabituel ; pic de création, baisse du trafic de chat ou trop grand nombre d'accès à votre API d'authentification de joueurs.
Innover avec les partenaires industriels clés
Découvrez des solutions et services de vente au détail « AWS for Games » sur mesure proposés par un vaste réseau de Partenaires AWS de pointe qui ont démontré leur expertise technique et leur savoir-faire dans l'accompagnement de clients dans la création de solutions sur AWS.
ToxMod par Modulate.ai
ToxMod est la seule solution de modération vocale proactive du secteur des jeux vidéo.
Modération de contenu par l’intelligence artificielle
Guardian for Games : détectez et arrêtez les comportements nuisibles pour optimiser l’expérience joueur et développer votre communauté.
Solution de détection de toxicité
Accélérateur de solutions de détection de la toxicité des jeux Databricks Lakehouse. Favorisez des communautés de joueurs plus saines grâce à la détection en temps réel du langage toxique.
Commencer le parcours ML
Le machine learning est la nouvelle frontière technologique pour les jeux. Amazon s'engage à aider les développeurs de jeux et les étudiants en jeux à maîtriser cette technologie et à l'utiliser pour créer des expériences fantastiques.
Université du machine learning
La Machine Learning University (MLU) offre à chacun, n’importe où et n’importe quand, un accès aux mêmes cours de machine learning que ceux utilisés pour former les développeurs d’Amazon au machine learning. À la MLU, tous les développeurs peuvent apprendre à utiliser le machine learning avec la série d’apprentissage MLU Accelerator, dans laquelle chacun progresse à son propre rythme.
Cours Udacity gratuit pour AWS DeepRacer
Découvrez comment entraîner un véhicule autonome réel avec l'apprentissage par renforcement (RL) dans ce cours Udacity gratuit de 2 semaines parrainé par AWS. Puis testez vos compétences fraîchement acquises en rejoignant la ligue DeepRacer et tentez de gagner d'importants prix.
Suivre le cours gratuit »
Amazon SageMaker Studio Lab (version préliminaire)
Amazon SageMaker Studio Lab est un environnement de développement de machine learning (ML) gratuit qui fournit des fonctions de calcul, de stockage (jusqu'à 15 Go) et de sécurité sans frais supplémentaires pour l'apprentissage et l'expérimentation du machine learning. Démarrez avec une adresse e-mail valide. Nul besoin donc de configurer une infrastructure, de gérer des identités ni même d'accéder à un compte AWS ou d'en créer un.