Helen Vaughan1月17日5 分鐘掌握未來遊戲趨勢:Unity ML-Agents創造智慧NPCUnity ML-Agents,一個由Unity推出的開源工具,專注於使用深度學習技術實現遊戲中的智慧化對手。作者強調ML-Agents的強大功能,使用Python支援TensorFlow和PyTorch等多種深度學習框架。
chun2023年10月3日3 分鐘通過深度學習提升遊戲智能:使用TensorFlow實現遊戲NPC自我學習TensorFlow是一個由Google開發的開源機器學習框架,可以用於實現深度學習和其他機器學習方法,在遊戲開發中,TensorFlow可以用於實現遊戲智慧對手的自我學習和優化。
chun2023年4月14日5 分鐘遊戲開發中的AI技術:Keras訓練遊戲對手遊戲開發是現今最熱門的行業之一,而人工智慧技術的應用也是不斷發展。使用人工智慧技術,可以實現遊戲中更真實、更智慧的NPC,提高遊戲的娛樂性和挑戰性,由Keras進行遊戲智慧對手的訓練,使深度學習和強化學習演算法提高遊戲NPC的智慧水準。 一、Keras簡介...
Kate Garcia2023年4月9日5 分鐘金融科技的革新:機率統計與資料科學的力量金融科技已成為現代金融產業的重要一環,涉及金融市場的各個方面,例如支付、借貸、投資、風險管理等。在這個高度數字化的時代,金融機構面臨著大量的數據,而如何從這些數據中提取價值,以及如何利用機率統計和資料科學工具來改進金融產品和服務,已成為金融科技領域的熱門話題
Edgar Mueller2023年4月8日5 分鐘利用強化學習控制風險,優化交易決策透過強化學習進行風險控制和交易決策可以是金融領域中的一個有效方法,下面是一些建議: 1. 定義明確的目標和回報機制:強化學習的目標是學習一個策略,使得累積回報最大化。 在金融領域中,這可以被定義為最大化投資組合的收益或最小化風險。要實現這個目標,需要設計一個明確的...
Albert Perez2023年4月6日4 分鐘強化學習在金融領域中的應用:從預測股票價格到優化投資組合對於股票預測方面,利用強化學習進行預測的思路是將股票市場視為一個瑪律可夫決策過程(Markov Decision Process,MDP)。強化學習模型在學習時,不斷地觀察市場的狀態,根據當前狀態採取行動,獲得獎勵或懲罰,進而調整策略,從而達到對未來趨勢的預測。這種方法不僅能夠發
Edgar Mueller2023年4月6日4 分鐘機器人遊戲玩家:強化學習的成功案例隨著人工智慧技術的不斷發展,強化學習被認為是實現人工智慧自主學習的重要方法之一。在遊戲領域,強化學習技術已經取得了一些令人矚目的成功,並且正在不斷拓展應用領域。本文將介紹幾個應用強化學習的機器人遊戲玩家成功案例。 第一個案例是DeepMind開發的AlphaGo,Alpha...