Искусственный интеллект и машинное обучение AWS для игр

Воспользуйтесь преимуществами искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучений, 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

Сервисы ИИ для игр
Повысьте удовлетворенность игроков благодаря готовым интеллектуальным функциям, которые можно использовать в приложениях и рабочих процессах. Воспользуйтесь преимуществами сервисов машинного обучения Amazon, таких как Amazon SageMaker и Amazon Rekognition, а также другими сервисами, чтобы защитить игроков от токсичного поведения, устранить языковой барьер, повысить доступность и персонализировать процесс обнаружения.
Малокодовое или бескодовое машинное обучение для игровой и бизнес-аналитики
Благодаря AWS стали доступными возможности ИИ и машинного обучения с минимальным кодированием для подразделений аналитики и бизнес-аналитики в вашей компании. Для генерирования прогнозов LTV, предрасположенности к оттоку или совершению покупки пользуйтесь инструментами для машинного обучения, не требующими кодирования (например, Amazon SageMaker Canvas) или требующими минимального кодирования (например, встроенными инструментами наших баз данных AWS), либо используйте AutoML.
Стимулированное и глубокое обучения для игр
Тем, кто готов разрабатывать рабочие инструменты для создания и тестирования контента либо модели для игроков с применением стимулированного и глубокого обучений с целью создания динамических историй, сред и NPC, AWS предоставляет программы обучения, инструменты и собственные модели машинного обучения, которые понадобятся для достижения успеха.

Заказные решения с использованием ИИ и машинного обучения для игр

Мониторинг контента

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.

Подробнее »
Агенты ИИ для тестирования

Используйте Amazon Sagemaker, чтобы применять возможности обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и справляться с широким кругом проблем, например проводить автоматическое тестирование во время компоновки.

Подробнее »

Сервисы AWS

Анализируйте миллионы изображений и видео за считаные минуты, чтобы обезопасить свои сообщества и сократить количество создаваемого пользователями контента, который ваши сотрудники проверяют вручную.

Подробнее »

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.

Подробнее »

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.

Подробнее »

Истории клиентов

Узнайте, чего достигают наши клиенты с помощью ИИ и машинного обучения для игр на AWS.

Rovio

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.

Смотреть презентацию »
Как компания Rovio обучает игру Angry Birds полетам в облаке с помощью машинного обучения
Gearbox и MMOS используют AWS для создания мини-игры, которая помогает проводить научные исследования
Gearbox Entertainment

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.

Ознакомиться с примером использования »

MYTONA узнает, как AWS меняет правила игры
MYTONA

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.

Ознакомиться с примером использования »

Смотреть видео »

Как компания CAPCOM создает потрясающие игры с помощью контейнеров, данных и машинного обучения
Capcom

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. 

Смотреть презентацию »

Voodoo: создание рекомендаций с помощью машинного обучения
Voodoo

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.

Смотреть видео »

Начать работу с искусственным интеллектом и машинным обучением AWS

Обнаружение мошенничества с помощью машинного 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.

Читать блог »

Автоматическое создание уровней при помощи стимулированного обучения

Автоматическое создание уровней при помощи стимулированного обучения

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

Пройти семинар »

Обнаружение аномалий в играх

Обнаружение аномалий в играх

Используйте Amazon Lookout for Metrics 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.

Пройти семинар »

Применяйте маскировку нецензурной речи в Amazon Translate

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.

Читать блог »

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.

Spectrum Labs, Inc.

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.

Spectrum Labs, Inc. Страница APN »

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.

Подробнее об ML University »

Бесплатный курс Udacity по AWS DeepRacer

Научитесь обучать реальные автономные транспортные средства с помощью стимулированного обучения (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.

Ознакомиться с SageMaker Studio Lab »

Получите сертификат AWS Machine Learning с помощью A Cloud Guru

A Cloud Guru проводит обучение облачным технологиям по требованию для учащихся всех уровней и включает программы для подготовки к сертификации, практикумы, еженедельные выпуски и курсы углубленного изучения, на которых ваша команда приобретет навыки, необходимые для достижения результатов. Посетите ACG на acloud.guru, чтобы узнать подробнее, или оплатите участие для команд прямо в AWS Marketplace.