Машинное обучение звучит привлекательно и очаровательно. Он играет ключевую роль в том, что делает специалистов по анализу данных самой сексуальной работой 21 века. Однако, если вы не нацелены на создание собственного алгоритма, не забывайте уделять слишком много внимания математике машинного обучения.
Что такое основы машинного обучения для мобильных игр
Машинное обучение - модная и горячая тема в современном мире. И мы объясним вам, как применить его в мире мобильных игр. На протяжении многих лет мы убедились, что машинное обучение обещает существенно повлиять на опыт игроков, их удержание, привычки, доход и т. Д.
- Кому, к какой отрасли или сектору относится.
Банковское дело, шоппинг, электронная коммерция, финансы, в основном ориентированные на человека, ориентированные на человеческую природу, отрасли уже начали раскрывать возможности машинного обучения.
В игровой индустрии основное внимание уделяется совершенствованию игровой механики, например экспериментам с участием человека и компьютера. Тем не менее, применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в игровой экономике еще более напрямую связано с финансовым будущим компании.
- «в этом посте мы дадим определение машинному обучению (ML), покажем несколько примеров того, как оно используется сегодня в мобильной игре, и предоставим ОДИН передовой опыт для начала работы с машинным обучением в вашей игре».
Хотя технология машинного обучения относительно нова и может быть слишком дорогостоящей для многих разработчиков и издателей игр, мы постараемся объяснить магию машинного обучения и показать способы внедрения даже быстрее, чем ожидалось; такие как платформы, инструменты или программирование.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это набор методов, которые позволяют компьютеру принимать решения или делать выводы без перерыва.
В настоящее время алгоритмы искусственного интеллекта ускоряют процесс монетизации данных за счет быстрого анализа миллионов клиентов и поиска правил, которые можно использовать для прогнозирования. Кроме того, эти алгоритмы циклически обучаются на новых данных и адаптируются к текущим моделям поведения компьютеров - этот процесс называется машинное обучение в маркетинге. В настоящее время алгоритмы искусственного интеллекта ускоряют процесс монетизации данных за счет быстрого анализа миллионов клиентов и поиска правил, которые можно использовать для прогнозирования. Кроме того, эти алгоритмы циклически обучаются на новых данных и адаптируются к текущим моделям поведения компьютеров - этот процесс называется машинное обучение в маркетинге.
Почему ML так важен?
Машинное обучение делает маркетинговый анализ более ориентированным на пользователя и помогает в разработке новых продуктов и услуг. Поэтому в ближайшие годы она станет стандартом для мобильных игр. Мы можем ожидать, что у каждой достойной маркетинговой и продуктовой команды будут свои собственные программы и приложения машинного обучения.
Прежде чем это произойдет, нам нужно изучить некоторые возможные приложения и проанализировать, что машинное обучение может сделать для мобильных игр.
- Машинное обучение можно использовать для определения того, что ваш игрок, скорее всего, сделает дальше.
- Машинное обучение можно использовать для кластеризации лучшего покупателя.
- Машинное обучение можно использовать, чтобы определить, кто, скорее всего, завершит любое конкретное событие конверсии.
- Машинное обучение можно использовать для определения того, кто только что оттока.
- Можно ли с помощью машинного обучения определить, кто может стать неактивным?
Да, машинное обучение может помочь во всем этом. Однако, как всегда в машинном обучении, вам понадобятся набор данных и модель. И чем больше данных вы соберете, тем точнее и эффективнее будет ваша модель.
Здесь мы уже подготовили руководство по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования случаев оттока игроков.
# Советы и напоминания для игровых студий
Размер сделки между Peak Games и Zynga, должно быть, привлек всеобщее внимание. На этом этапе нет необходимости упоминать, что Peak Games - это компания, управляемая данными, и насколько велики группы по обработке данных.
Для многих компаний самая большая мечта - иметь возможность заключать соглашения на уровне Peak Games. Собственно, осуществить эту мечту несложно. Независимо от вашего уровня, достичь подобных достижений вполне возможно. Самое главное - правильно обрабатывать свои данные или, может быть, иметь данные с самого начала.
Улучшение игрового процесса и повышение ключевых показателей эффективности
В этой статье мы поговорим о том, что вы действительно можете делать со своими данными, и о возможных приложениях машинного обучения для мобильных игр.
Если что-то из этого привлечет ваше внимание, мы можем снова обсудить этот вопрос вместе.
Призыв к действию
Как мы упоминали в начале статьи, не беспокойтесь, уделяя слишком много внимания машинному обучению, особенно в начале вашего приложения.
Мы не имеем в виду, что машинное обучение является тривиальным или ненужным, напротив, оно имеет решающее значение во многих областях и задачах. Однако вы можете добиться удовлетворительных результатов, реализовав готовые модели, просто зарегистрируйтесь в AppNava.
