AI и ML для игр

Технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) – от обнаружения попыток мошенничества и прогнозирования поведения игроков до автоматизации распознавания речи и тестирования игр – делают игры умнее, а их разработку – быстрее.

Начало работы »

Создавайте интеллектуальный игровой процесс

Ускоренный рабочий процесс

Благодаря использованию на порядок более быстрых алгоритмов и в 2 раза более высокой производительности по сравнению с другими облачными решениями, средства AWS Machine Learning направлены на решение самых сложных задач, стоящих сегодня перед разработчиками игр.

Управляйте игрой эффективнее

Быстрое создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения позволяет уделить больше времени прогнозированию поведения игроков и выработке действий для их вовлечения и удовлетворения их запросов.

Создание новых возможностей

Дополните игру элементами искусственного интеллекта, с помощью которых вы сможете за более короткий промежуток времени предоставить игрокам улучшенные, еще более захватывающие возможности.

Логотип Voodoo
«Используя Amazon SageMaker и Amazon Personalize, мы автоматизировали адаптированные рекомендации, которые пользователь получает с первого дня работы с приложением, что привело к увеличению срока удержания таких пользователей на 15 %. Уменьшая зависимость от нашего собственного инструмента персонализации, мы сократили время разработки на 53 %, что позволило нашим командам сосредоточиться на создании новых дополнительных возможностей для дальнейшего улучшения качества обслуживания наших клиентов».
– Робин Мизрех, технический руководитель, Voodoo
Чтобы узнать дополнительную информацию, нажмите на соответствующем названии примера.
  • Фигуры нанесены на график для визуализации мониторинга метрики

    Мониторинг эмоциональной окраски в режиме реального времени

    Мониторинг эмоциональной окраски чата Twitch в режиме реального времени через Amazon Comprehend.

    Понимание эмоций ваших игроков – ключевой аспект в отслеживании реакций и создании интересной игры. Предположим, что вы готовитесь запустить новую рискованную функцию, которую планируете протестировать в подгруппе каналов. A/B-тест предоставит качественную метрику и поможет понять, необходима ли оптимизация, но у данного показателя есть задержка. Лучше иметь возможность откатить изменения, если игроки окажутся разочарованы. 

    Для снижения рисков создайте приложение, которое мониторит эмоциональный окрас чатов Twitch в режиме реального времени. После сделайте чат-клиент, измеряющий эмоциональный тон каждого сообщения с помощью Amazon Comprehend. На панели мониторинга Amazon CloudWatch отобразится показатель усредненного настроения на текущую минуту, и благодаря этому вы можете расслабиться при публикации новой функции.

    Концепции, рассмотренные на данном семинаре, можно применять и к другим источникам данных, таким как текстовые чаты, доски обсуждений и каналы иных социальных сетей.

    Пройти курс »

Не знаете, с чего начать?

Начните использование машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью этих шагов.

ШАГ 1

БЛОГ

Обнаружение мошенничества в играх с помощью машинного обучения

Узнайте, как запустить поиск внутриигрового мошенничества при помощи машинного обучения и в дальнейшем обучить и включить собственные модели ML.

Читать блог »

ШАГ 2

СЕМИНАР

Автоматическое создание уровней при помощи стимулированного обучения

Узнайте, как автоматизировать создание уровней при помощи стимулированного обучения с Amazon SageMaker.

Пройти курс »

ШАГ 3

Семинар

Мониторинг эмоциональной окраски в режиме реального времени

Мониторинг эмоциональной окраски чата Twitch в режиме реального времени через Amazon Comprehend.

Пройти курс »

ШАГ 4

Семинар по запросу

Выявление подозрительных действий с помощью конвейеров обнаружения злоупотреблений на основе ML

Узнайте, как использовать возможности машинного обучения и искусственного интеллекта AWS, чтобы создать динамический и высокопроизводительный сквозной конвейер обнаружения злоупотреблений.

Смотреть презентацию »

Избранная история клиента

Gearbox Software и MMOS используют машинное обучение для создания мини-игры, помогающей ускорить ход научного исследования.

Просмотреть историю »

Познакомьтесь с разработчиками, которые создают инновации для игроков с помощью AWS

ROVIO
Рекламное изображение Angry Birds Dreamblast

Компания Rovio сокращает время сбора данных с нескольких лет до часов, используя машинное обучение для автоматической проверки баланса уровней.

Смотреть видео »

SONY INTERACTIVE ENTERTAINMENT
Неподвижное изображение: задняя часть гоночного автомобиля Audi на трассе в видеоигре

Sony Interactive Entertainment модернизирует существующую инфраструктуру для удаленного отображения визуальных изображений и эффектов с помощью AWS.

Смотреть видео »

ACTIVISION
Логотип Activision

Компания Activision использует аналитику и ML для персонализированного ежедневного взаимодействия с миллионами игроков Call of Duty.

Смотреть видео »

Просмотрите связанные технические пособия, вебинары, технические описания и многие другие материалы.

БЛОГ
Обнаружение мошенничества в играх с помощью машинного обучения

Узнайте об уникальных сложностях, связанных с поиском мошенничества в игре, и о том, как выстроить конвейер обнаружения с помощью нашего руководства по внедрению и шаблона AWS CloudFormation.

Читать блог »
ВЕБИНАР
Понимание изменений в игре и поведения игроков с помощью графовых баз данных

Узнайте, как ответить на сложные вопросы об изменениях в игре и поведении игроков с помощью граф знаний и Amazon Neptune.

Смотреть сейчас »
БЛОГ
Использование машинного обучения для понимания пользовательского сообщества

Из этого поста от гостя вы узнаете, как AI Oterlu планировал обеспечить ощущение радушия и безопасности для людей в онлайн-сообществах.

Читать блог »

Только начинаете работать с AWS Game Tech?

Выберите свой курс среди множества курсов для разработчиков игр, ознакомьтесь с нашим руководством по наращиванию потенциала или приобретите навыки с помощью практического курса. 

Готовы работать с решениями искусственного интеллекта и машинного обучения от AWS?

Не важно, сколько человек у вас в команде – один или тысяча, – нам хотелось бы знать подробнее о ваших потребностях при разработке игр.